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Linux VM auf M4

alltägliches audiotechnik kurzefragen philosophie programmierung technik

Adrachin:

Kann man auf einem Apple M4 Processor eine Linux virtual machen installieren?

LiquidGPT:

Ja, Du kannst auf einem Apple M4-Prozessor eine Linux-Installation in einer virtuellen Maschine durchführen. Die M-Serie von Apple, einschließlich des M4, basiert auf der ARM-Architektur. Daher ist es empfehlenswert, eine ARM-kompatible Linux-Distribution zu verwenden, um die beste Leistung zu erzielen.

Es gibt verschiedene Virtualisierungslösungen, die auf Macs mit Apple Silicon funktionieren:

Beachte, dass einige Virtualisierungslösungen möglicherweise noch nicht vollständig für den M4-Prozessor optimiert sind, da dieser relativ neu ist. Es ist daher ratsam, die offiziellen Websites der jeweiligen Software auf Updates und Kompatibilitätsinformationen zu überprüfen.

Zusammenfassend ist es möglich, auf einem Apple M4-Prozessor eine Linux-Installation in einer virtuellen Maschine durchzuführen, insbesondere wenn Du eine ARM-kompatible Linux-Distribution verwendest und eine der genannten Virtualisierungslösungen einsetzt.

Adrachin:

Die Frage bezieht sich auf eine Installation eine lokalen LLM models. Da habe ich auf einem win 11 Rechner durchgeführt. Das verwendet das Paket wsl, das installiert wird wonach dann per dem Befehl —install -d Ubuntu die Distribution installiert wird.

Danach wird die Ubuntu VM gestartet und mit curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh der llama server runtergeladen.

Jeder andere Weg diesen Server auf dem Mac laufen zu lassen geht natürlich auch.

LiquidGPT:

Verstehe, du möchtest also Ollama (eine Plattform für lokale LLM-Modelle wie LLaMA) auf einem Apple M4-Rechner installieren, ähnlich wie du es bereits über WSL mit Ubuntu auf Windows gemacht hast. Gute Nachricht: Auf dem Mac ist das sogar einfacher.

Warum?
Weil Ollama für macOS nativ unterstützt wird und es daher nicht unbedingt nötig ist, eine Linux-VM dafür einzurichten.

Empfohlene Methode: Native Installation (einfachster Weg)

Am einfachsten und effizientesten nutzt du direkt die native macOS-Version von Ollama:

Öffne dein Terminal auf dem Mac und führe folgenden Befehl aus:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Damit installierst du den Ollama-Server direkt nativ auf deinem Mac (M4/Apple Silicon wird unterstützt).

Danach kannst du sofort dein gewünschtes LLM-Modell herunterladen, zum Beispiel:

ollama run llama3

Der Server läuft nun lokal auf deinem Mac, ohne zusätzlichen Virtualisierungs-Overhead.

Alternative Methode: Linux-VM auf M4 (falls unbedingt gewünscht)

Wenn du dennoch explizit eine Linux-basierte Installation bevorzugst, etwa um eine identische Umgebung zu Windows zu haben:

Diese Methode funktioniert ebenfalls zuverlässig, bedeutet aber mehr Aufwand und Performance-Einbußen durch die Virtualisierung.

Empfohlener Ansatz:

Da macOS auf ARM optimal abgestimmt ist und Ollama dies nativ unterstützt, wäre die direkte Installation definitiv zu bevorzugen.

Quellen:

Adrachin:

Muss ich dafür vorher die development tools von apple installieren? Ich beziehe mich auf die erste Methode.

LiquidGPT:

Nein, in der Regel musst du für die native Ollama-Installation auf macOS die Apple Developer Tools (Xcode Command Line Tools) nicht extra vorinstallieren.

Warum nicht?
Ollama bringt alle nötigen Binärdateien und Abhängigkeiten für macOS direkt mit, sodass du nicht zwangsläufig Entwicklungswerkzeuge wie Xcode oder die Command Line Tools benötigst.

Ausnahme:
Solltest du beim Ausführen von Ollama dennoch auf Probleme oder Fehlermeldungen stoßen (z.B. wenn macOS nach einer Installation von Kommandozeilen-Tools fragt), kannst du diese Tools einfach nachinstallieren:

xcode-select --install

Das installiert ausschließlich die Kommandozeilen-Tools (nicht das volle Xcode-Paket) und behebt nahezu jede Kompatibilitätsfrage bezüglich Kommandozeilenwerkzeugen.

Empfohlener Ablauf:

  1. Starte die Installation direkt per Terminal:

    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

  2. Wenn danach alles funktioniert, bist du fertig.
    Sollte macOS explizit nach den Kommandozeilen-Tools fragen oder es treten Fehler auf, führe anschließend einmalig aus:

    xcode-select --install

  3. Danach den Ollama-Server erneut starten und Modelle laden:

    ollama run llama3

Fazit:
Normalerweise brauchst du also keine Entwicklungsumgebung für Ollama unter macOS. Erst wenn explizit danach gefragt wird oder Probleme auftreten, installierst du schnell die Kommandozeilen-Tools per obigem Befehl.

Quellen:

Adrachin:

tsc@macbook-pro-1 ~ % curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

ERROR: This script is intended to run on Linux only.
tsc@macbook-pro-1 ~ %

LiquidGPT:

Verstanden, der von dir verwendete Befehl curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ist für Linux-Systeme gedacht und führt auf macOS zu dem Fehler “This script is intended to run on Linux only.” Für die Installation von Ollama auf deinem Mac mit Apple M4-Prozessor solltest du die native macOS-Version verwenden. Hier ist, wie du vorgehen kannst:

  1. Ollama für macOS herunterladen:

    • Besuche die Ollama-Downloadseite.
    • Klicke auf “Download for macOS”. Dies lädt eine .zip-Datei herunter. citeturn0search0

  2. Installation durchführen:

    • Navigiere zu deinem ~/Downloads-Ordner und entpacke die heruntergeladene .zip-Datei.
    • Ziehe die entpackte Ollama.app in deinen Applications-Ordner.
    • Öffne den Applications-Ordner und doppelklicke auf Ollama.app, um die Anwendung zu starten. Sollte eine Warnung erscheinen, bestätige mit “Öffnen”. citeturn0search1

  3. Ollama über das Terminal verwenden:

    • Öffne das Terminal.
    • Um beispielsweise das Modell llama3 zu verwenden, gib folgenden Befehl ein:
      ollama run llama3
    • Beim ersten Ausführen wird das Modell heruntergeladen, was je nach Internetgeschwindigkeit einige Zeit in Anspruch nehmen kann. citeturn0search1

Durch diese Schritte kannst du Ollama nativ auf deinem Mac installieren und nutzen, ohne zusätzliche Entwicklungstools installieren zu müssen.

Für eine visuelle Anleitung kannst du dir dieses Video ansehen:

videoRun LLMs on Your Mac with Ollamaturn0search4

Adrachin:

Prima.

Hier:

ist eine lange liste an LLM

LiquidGPT:

Die Liste scheint in deiner Nachricht zu fehlen. Füg sie gerne hinzu oder beschreibe, was genau du mit der Liste vorhast. Dann können wir tiefer einsteigen.

Adrachin:

https://ollama.com/search

LiquidGPT:

Auf der Ollama-Modellseite findest du eine Vielzahl verfügbarer Modelle, darunter:

Hier zur vollständigen Liste der Ollama-Modelle.

Adrachin:

Auf jeden Fall läuft das auf dem Mac um Welten schneller als auf meinem Windows Laptop HP envy

LiquidGPT:

Ja, das macht absolut Sinn! Der Apple-M4-Prozessor ist speziell optimiert für hohe Leistung und effiziente Verarbeitung von Machine-Learning-Aufgaben. Gerade bei LLMs profitiert macOS erheblich von der nativen ARM-Architektur, während Windows über WSL einen zusätzlichen Virtualisierungsschritt hat. Das erklärt die erheblichen Geschwindigkeitsunterschiede, die du zwischen deinem HP Envy und dem MacBook erlebst.

Falls du die Performance noch weiter optimieren willst, könntest du kleinere Modelle verwenden oder spezifische, stark optimierte Modelle wählen, z.B. aus der Phi- oder Gemma-Serie.

Adrachin:

Für den Windows Rechner hatte ich eine Anleitung verwendet wo zum Abschluss noch ein WebUI installiert. Dieser Befehl erledigt das:

Run UI with Docker:
docker run -d -p 3000:8080 —gpus=all -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data —name open-webui —restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

kann man das adaptieren auf MacOS?

LiquidGPT:

Ja, das lässt sich problemlos auf macOS adaptieren, allerdings mit einer kleinen Anpassung:

Die Option --gpus=all funktioniert unter macOS nicht, da Docker auf macOS GPU-Passthrough nicht direkt unterstützt. Wenn GPU-Unterstützung nicht zwingend erforderlich ist, kannst du den Befehl auf deinem Mac folgendermaßen anpassen:

docker run -d -p 3000:8080 \
  -v ollama:/root/.ollama \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

Damit wird das WebUI auch auf dem Mac gestartet und ist unter http://localhost:3000 erreichbar.

Quelle: Docker macOS GPU-Limitation

Adrachin:

zsh: command not found: docker
tsc@macbook-pro-1 ~ %

LiquidGPT:

Du hast Docker noch nicht installiert. Auf macOS machst du das so:

  1. Docker Desktop für macOS hier herunterladen.
  2. Installiere die heruntergeladene .dmg-Datei.
  3. Nach Abschluss starte Docker Desktop. Du erkennst an dem Docker-Symbol in der Menüleiste, dass Docker bereit ist.
  4. Öffne danach ein neues Terminal-Fenster, und dein Docker-Befehl sollte problemlos funktionieren.

Probiere es anschließend erneut mit deinem Docker-Befehl.

Adrachin:

ollama: Pulling from open-webui/open-webui
157e623d2984: Download complete
987cac002684: Download complete
4f4fb700ef54: Download complete
2671deb00349: Download complete
b795e7a5a4cf: Download complete
de62e00b1fde: Download complete
d3e981f55aab: Download complete
2a76671741a5: Download complete
076b75118273: Download complete
f13d720819a1: Download complete
11cbe1eddead: Download complete
833ab005b654: Download complete
387562bb54f7: Download complete
d51c377d94da: Download complete
96d17593eba8: Download complete
Digest: sha256:850bedd10be091cd78fa896801c2078bc577841fa916496c6fbac90a34ec0fc3
Status: Downloaded newer image for ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
9bc7f49e61d07d5a43271e6c955d410740b1f74afbf2020ea3b5ad3dc9cc1378
tsc@macbook-pro-1 ~ %

LiquidGPT:

Perfekt, dein Docker-Container für das Open-WebUI läuft jetzt erfolgreich auf deinem Mac.

Öffne nun einfach im Browser die URL:

http://localhost:3000

Dort solltest du die Web-Oberfläche von Open-WebUI sehen und kannst direkt deine Ollama-Modelle verwalten und verwenden.

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-5T7iMFZvPMhiefUrT6QFAc’, ‘size_bytes’: 22645, ‘width’: 518, ‘height’: 210, ‘fovea’: None, ‘metadata’: {‘dalle’: None, ‘gizmo’: None, ‘generation’: None, ‘container_pixel_height’: None, ‘container_pixel_width’: None, ‘emu_omit_glimpse_image’: None, ‘emu_patches_override’: None, ‘sanitized’: True, ‘asset_pointer_link’: None}}
Obwohl das Modell gestartet ist:

tsc@macbook-pro-1 ~ % ollama run llama3.2

Send a message (/? for help)

Erscheint es nicht in der Auswahlliste des WeUI.

LiquidGPT:

Das Modell erscheint aktuell nicht im WebUI, weil es lokal über das Terminal läuft, während das WebUI in einem Docker-Container ausgeführt wird. Diese beiden Umgebungen sind momentan voneinander getrennt.

Um das Modell auch im WebUI (Docker) verfügbar zu machen, musst du entweder:

A) Das Modell direkt im WebUI herunterladen:

oder

B) Ollama lokal mit Docker verbinden (empfohlen):

Dafür startest du den Ollama-Server lokal mit einer Schnittstelle, die auch Docker erreichen kann:

ollama serve

Danach startest du das WebUI in Docker erneut, diesmal mit Anpassung, damit es auf Ollama zugreift:

docker run -d -p 3000:8080 \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

Hinweis:

Nach diesem Schritt erscheint das lokal gestartete Modell (llama3) dann automatisch auch in der WebUI-Auswahlliste.

Adrachin:

Ich habe das WebUI verwendet. Kann ich im Terminal nachsehen welche Modelle verfügbar sind?

LiquidGPT:

Ja, du kannst im Terminal ganz einfach prüfen, welche Modelle bei Ollama lokal installiert sind. Gib dafür folgenden Befehl ein:

ollama list

Dieser Befehl listet dir alle installierten Modelle mit Versionsinformationen auf. Wenn du diesen Befehl ausführst, siehst du sofort, ob dein gewünschtes Modell (llama3.2) korrekt installiert und verfügbar ist.

Adrachin:

Im Terminal hatte ich llama3.2:latest installiert. Im WebUI llama3:latest. Offensichtlich ist die Version dem Terminal nicht zugänglich da es irgendwo anders installieret wurde.

LiquidGPT:

Richtig, das liegt daran, dass die WebUI im Docker-Container läuft und daher die Modelle innerhalb dieses Containers gespeichert werden. Dein lokales Terminal hat dagegen Zugriff auf eine separate Ollama-Installation mit eigenem Speicherort.

Falls du sie direkt einsehen willst, kannst du den Container-Befehl verwenden:

docker exec -it open-webui ollama list

So erhältst du eine Modell-Liste aus der Docker-Umgebung des WebUIs.

Adrachin:

Welche unterschiede gibt es zwischen 3:latest und 3.2:latest?

LiquidGPT:

Die Bezeichnungen llama3:latest und llama3.2:latest beziehen sich auf verschiedene Versionen des Llama-Modells, wobei latest jeweils die aktuellste Version innerhalb dieser Serie kennzeichnet. Hier sind die Hauptunterschiede zwischen Llama 3 und Llama 3.2:

  1. Parametergrößen:

    • Llama 3: Verfügbar mit 8 Milliarden (8B) und 70 Milliarden (70B) Parametern.
    • Llama 3.2: Bietet leichtere Modelle mit 1B und 3B Parametern sowie multimodale Modelle mit 11B und 90B Parametern. citeturn0search3

  2. Kontextfenster:

    • Llama 3: Unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 8.000 Tokens. citeturn0search1
    • Llama 3.2: Optimiert für Echtzeitanwendungen mit variablen Token-Limits, abhängig vom spezifischen Modell. citeturn0search3

  3. Multimodale Fähigkeiten:

    • Llama 3: Fokussiert auf Textverarbeitung.
    • Llama 3.2: Fähig zur Verarbeitung von Text und Bildern, wodurch es für Anwendungen geeignet ist, die sowohl sprachliche als auch visuelle Daten erfordern. citeturn0search3

  4. Einsatzbereiche:

    • Llama 3: Geeignet für allgemeine NLP-Aufgaben wie Chatbots und Inhaltserstellung.
    • Llama 3.2: Dank seiner Leichtgewichtigkeit und multimodalen Fähigkeiten ideal für mobile Geräte, Edge-Computing und Anwendungen, die Echtzeitverarbeitung erfordern. citeturn0search3

Zusammenfassend bietet Llama 3.2 gegenüber Llama 3 erweiterte Funktionen, insbesondere durch die Unterstützung multimodaler Daten und die Optimierung für den Einsatz auf ressourcenbeschränkten Geräten. Die Wahl zwischen den beiden Modellen sollte auf den spezifischen Anforderungen deiner Anwendung basieren.

Für eine visuelle Darstellung der Unterschiede könntest du dir dieses Video ansehen:

videoMeta Llama 3.2 vs Llama 3.1 vs Llama 3turn0search7

Adrachin:

Die lokale AI soll dazu dienen zusätzliche Daten aufzunehmen, Text Dokumente von Büchern die dann in dem lokalen neural net zur Verfügung stehen um Suchen, Zusammenfassungen und andere Untersucchegen in den Dokumenten anzustellen. Welches Model wäre für diesen Zweck am besten geeignet?

LiquidGPT:

Für den beschriebenen Anwendungsfall (lokale Speicherung und Analyse von Buchtexten, Suche, Zusammenfassungen und tiefergehende Untersuchungen von Dokumenten) solltest du ein Modell wählen, das sich durch folgende Merkmale auszeichnet:

Die am besten geeigneten Modelle sind aktuell:

  1. Llama3 70B

    • Stärken:
      • Hervorragend bei der Textzusammenfassung.
      • Sehr gutes Verständnis komplexer Inhalte.
      • Kontextlänge von bis zu 8.000 Token.
    • Einschränkung: Hoher Ressourcenverbrauch (RAM/GPU), eher auf leistungsstarker Hardware empfehlenswert (dein M4 sollte es jedoch schaffen, solange genug RAM vorhanden ist).

  2. Mixtral 8x7B

    • Stärken:
      • Exzellent im Bereich Textanalyse, Retrieval und Zusammenfassungen.
      • Durch Mixture-of-Experts-Architektur gute Leistung auch bei komplexen Anfragen.
      • Effizientere Nutzung der Ressourcen als ein monolithisches großes Modell.
      • Sehr gut geeignet für umfangreiche Dokumentenanalyse.
    • Einschränkung: Benötigt dennoch ausreichende RAM-Kapazität (ideal mindestens 32 GB).

  3. Phi-3 Modelle (Medium/Small)

    • Stärken:
      • Sehr schnelle Ausführung, ressourcenschonend.
      • Ideal für schnelle Suchen und interaktive Abfragen.
      • Gute Ergebnisse für kürzere Zusammenfassungen oder gezielte Suche.
    • Einschränkung: Bei extrem komplexen und tiefen Analysen möglicherweise etwas oberflächlicher als größere Modelle.

Empfohlene Wahl:

Konkrete Empfehlung:

Falls dein Apple-M4-System genügend RAM (mind. 32 GB, idealerweise mehr) besitzt, ist das Mixtral 8x7B-Modell aktuell optimal, da es präzise Analysen bietet und ressourcenschonender als die größten Modelle (z. B. Llama3 70B) arbeitet.

Quellen:

Adrachin:

Ich verwende einen Mac M4 Max mit 64GB ram.

LiquidGPT:

Perfekt – dein Mac M4 Max mit 64 GB RAM bietet dir genügend Leistung, um auch anspruchsvollere Modelle problemlos auszuführen.

Damit ist die klare Empfehlung für deinen Anwendungsfall (umfangreiche Dokumente, detaillierte Suchen, Analysen, Zusammenfassungen):

🎯 Mixtral 8x7B oder Llama 3 70B

Warum genau diese Modelle?

Entscheidungshilfe zwischen beiden:

Merkmal Mixtral 8x7B Llama 3 70B
Geschwindigkeit 🚀 Schnell (Mixture-of-Experts) Moderat (größeres Modell)
Kontextfenster 📚 ~32.000 Token (sehr groß) 8.000 Token (ausreichend groß)
Genauigkeit 🎯 Hoch Sehr hoch
Ressourcennutzung Mittel (ideal für M4 Max) Hoch (aber machbar auf M4 Max)
Vielseitigkeit 🌐 Hoch (Allrounder, Textfokus) Hoch (tiefe Analysefähigkeiten)

Persönliche Empfehlung für dich:

Beide Modelle sind mit deinem Mac M4 Max (64 GB RAM) gut kompatibel, wobei Mixtral in der Praxis oft die bessere Balance zwischen Leistung und Geschwindigkeit bietet.

Modellinstallation (Beispiel):

Im Terminal mit Ollama installieren (z. B. Mixtral):

ollama pull mixtral
ollama run mixtral

oder für Llama 3:

ollama pull llama3:70b
ollama run llama3:70b

Damit bist du optimal ausgestattet, um deine Bücher und Dokumente tiefgehend zu analysieren.

Quellen:

Adrachin:

Ich kann Modelle im WebUI oder in der Konsole installieren. Gibt es vor- und Nachteile der ein oder anderen Methode?

LiquidGPT:

Ja, beide Methoden haben Vor- und Nachteile, je nachdem, was dir wichtig ist:

📌 Installation per Terminal (lokale Ollama-Installation)

Vorteile:

Nachteile:

🌐 Installation über das WebUI (Docker)

Vorteile:

Nachteile:

🎯 Empfohlene Vorgehensweise für deinen Einsatzzweck:

Empfohlener Workflow (Terminal + WebUI kombiniert):

Starte Ollama lokal im Terminal:

ollama serve

WebUI (Docker) mit lokalem Ollama verbinden:

docker run -d -p 3000:8080 \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui \
  --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

Damit stehen Modelle, die du über das Terminal installierst, automatisch auch im WebUI zur Verfügung.

So bekommst du Flexibilität und Einfachheit kombiniert.

Adrachin:

Die Modelle haben doch einige Grösse. Sind das images, gepackte files oder ähnliches? Wie lösche ich die wieder im WebUI und im Terminal?

LiquidGPT:

Die Modelle sind in Form von speziell optimierten, komprimierten Modell-Dateien gespeichert. Sie bestehen in der Regel aus einer Sammlung von Gewichtungs-Dateien (Parametergewichte der neuronalen Netze). Ollama speichert sie lokal, standardmäßig in einem eigenen Verzeichnis (~/.ollama/models).

🔍 Wie löscht man installierte Modelle?

📌 Im Terminal (lokale Ollama-Installation)

Schritt 1:
Zeige zuerst die installierten Modelle an:

ollama list

Du erhältst beispielsweise:

NAME            ID        SIZE
llama3          f2f88c    4.7 GB
mixtral         a8f21d    26 GB

Schritt 2:
Löschen eines Modells, z.B. „llama3“:

ollama rm llama3

🌐 Im WebUI (Docker-Container)

Modelle, die im Docker/WebUI installiert wurden, befinden sich innerhalb des Docker-Containers.

Variante A (Direkt über WebUI):

Variante B (über Docker-Terminal):
Öffne das Terminal und gib folgenden Befehl ein, um Modelle im Container zu sehen:

docker exec -it open-webui ollama list

Um ein Modell zu löschen (z.B. „llama3“):

docker exec -it open-webui ollama rm llama3

📁 Was passiert beim Löschen?

📌 Speicherort prüfen (optional):

Falls du wissen möchtest, wie viel Speicherplatz Modelle benötigen, kannst du das im Terminal prüfen:

du -sh ~/.ollama/models

Im Docker-Container:

docker exec -it open-webui du -sh /root/.ollama/models

✅ Fazit:

Die Verwaltung (Installieren, Anzeigen, Löschen) ist sowohl per Terminal als auch per WebUI einfach und flexibel möglich. Entscheide dich je nach Präferenz, wobei die Terminalvariante mehr Kontrolle bietet und schneller automatisierbar ist.

Adrachin:

Ich habe jetzt die Docker Variante verwendet. llama3 gelöscht und durch 3.1 ersetzt da es angeblich schneller ist und weniger Ressourcen verbraucht.

Eine Test Prompteigabe hat dann aber sofort zu nahezu 100% CPU Auslastung geführt. Ram war nicht betroffen. Da konnte ich keinen solche extremen Peak feststellen. Ist das ein normales Verhalten?

LiquidGPT:

Ja, dieses Verhalten ist auf deinem Mac (M4 Max) tatsächlich relativ normal – und zwar aus folgenden Gründen:

⚡️ Warum 100 % CPU-Auslastung bei der ersten Anfrage?

Lokale LLM-Modelle nutzen in der Regel:

📈 Normales Verhalten:

🖥 Docker-Einfluss auf die CPU-Last:

Docker (insbesondere unter macOS) erzeugt eine zusätzliche CPU-Belastung aufgrund einer Virtualisierungsschicht („Hypervisor“). Modelle, die innerhalb eines Docker-Containers laufen, erzeugen deshalb höhere CPU-Auslastungsspitzen als eine native Ausführung derselben Modelle.

Dies könnte sich besonders beim ersten Prompt bemerkbar machen.

🚨 Wann solltest du dir Sorgen machen?

Sollte dies passieren, kannst du folgendes versuchen:

📌 Empfohlene Optimierungen für die Zukunft (falls gewünscht):

✅ Fazit:

Deine CPU-Spitze von nahezu 100 % beim ersten Prompt ist normal und kein Grund zur Sorge. Bei wiederholter Nutzung pendelt sich die Auslastung meist auf einem deutlich niedrigeren Niveau ein.

Quellen:

Adrachin:

Interessantes experiment. openAI muss ja wirklich gigantische Rechenkapazitäten zur Verfügung haben und Millionen von Anfragen auf einmal abarbeiten zu können.

LiquidGPT:

Ja, absolut! Was du lokal gerade getestet hast, gibt einen guten Einblick, wie anspruchsvoll diese Berechnungen selbst bei einem einzelnen Nutzer schon sind. OpenAI bewältigt aber täglich Milliarden von Anfragen gleichzeitig—das erfordert tatsächlich eine gigantische, komplexe Infrastruktur.

Ein paar interessante Zahlen zur Einordnung:

Dein lokales Experiment verdeutlicht daher sehr gut, warum Cloud-basierte KI-Dienste überhaupt existieren: die wenigsten privaten Nutzer könnten diese Art von Infrastruktur zuhause wirtschaftlich betreiben.

Fazit:
Die Power, die du lokal auf deinem Mac nutzt, multipliziert mit Hunderttausenden paralleler Abfragen—genau das leistet OpenAI täglich. Ein beeindruckendes Beispiel dafür, wie massiv skalierbar KI-Technologie heutzutage sein kann.

Quellen u.a.:

Adrachin:

Ich hatte die Idee und das Vorgehen zur Installation einer lokalen KI aus diesem Video:

https://youtu.be/fFgyOucIFuk?si=bK0GZsCvOn9xV4nb

der verwendet eine 196 Core Threadripper Machine für um die 35000 Dollar. Das erklärt warum das in dem Video so flüssig aussieht….. (;

LiquidGPT:

Ja, genau das ist der springende Punkt!

Im Video wird ein extrem leistungsstarkes Setup verwendet, nämlich ein dediziertes High-End-System mit:

Dein MacBook Pro (M4 Max, 64 GB RAM) ist zwar ebenfalls stark, aber dennoch ein Consumer-Gerät, das speziell für effiziente Alltags-Workflows optimiert ist, nicht primär für massive parallele KI-Berechnungen.

Warum die Leistung abweicht:

Dein Fazit ist also vollkommen richtig:

Für den persönlichen Gebrauch ist dein Mac M4 Max allerdings bereits hervorragend geeignet, insbesondere, wenn du auf ressourcenschonende Modelle setzt.

Quellen:

Adrachin:

Der hat mehrere GPUs wie Nvidia A100/H100 installiert. Werden die dann ebenfalls für KI Processing verwendet? Das ist doch eigentlich Graphic.

LiquidGPT:

Ja, absolut—die GPUs (Graphics Processing Units) wie die Nvidia A100 oder H100 sind heute der Standard bei KI- und Machine-Learning-Aufgaben. Obwohl GPUs ursprünglich für Grafikberechnungen entwickelt wurden, eignen sie sich hervorragend für das KI-Processing.

Warum GPUs für KI genutzt werden:

GPUs wurden ursprünglich für Grafik-Rendering entwickelt, haben sich aber für KI-Berechnungen aufgrund ihrer massiven Parallelverarbeitung als ideal erwiesen. Bei KI-Modellen wie LLMs (z.B. GPT-4 oder LLaMA) geht es vor allem darum, sehr viele Berechnungen gleichzeitig auszuführen, und genau da glänzen GPUs.

Warum GPUs (wie A100/H100) für KI?

1. Massive Parallelität

Unterschied zwischen A100/H100 und herkömmlichen Grafikkarten:

Wie genau wird eine GPU genutzt?

  1. Das KI-Modell (z.B. GPT-4) lädt seine Parameter (Gewichte) in den schnellen GPU-Speicher.
  2. Wenn du eine Abfrage schickst, wird die GPU intensiv genutzt, um neuronale Netze blitzschnell zu berechnen.
  3. CPU übernimmt hauptsächlich Steueraufgaben, während GPU massiv parallele Berechnungen (Vektor- und Matrixoperationen) erledigt.
  4. Die Ergebnisse (Antworten des Modells) kommen dadurch extrem schnell zurück.

Fazit:

Ja, GPUs wie Nvidia A100/H100 sind ursprünglich für Grafik-Anwendungen entwickelt worden, aber mittlerweile hauptsächlich im Einsatz als spezialisierte KI-Beschleuniger für:

Genau deshalb nutzt der YouTuber im Video diese GPUs: Sie bieten enorme parallele Rechenleistung und sind praktisch unverzichtbar für professionelle KI-Anwendungen.

Quellen & mehr zum Lesen:

Adrachin:

Der Kanal heisst Dave’s Garage

959K subscribers

Kannst Du rausfinden wer den betreibt?

LiquidGPT:

Der YouTube-Kanal “Dave’s Garage” wird von David William Plummer betrieben. David Plummer ist ein kanadisch-amerikanischer Programmierer und Unternehmer, der für seine Arbeit bei Microsoft bekannt ist. Dort entwickelte er unter anderem den Windows Task-Manager und portierte das Spiel “Space Cadet Pinball” auf Windows NT. citeturn0search8 Auf seinem YouTube-Kanal teilt er sein umfangreiches Wissen über Technologie und Computerprogrammierung.

Adrachin:

Ich nehme ma an WebUI, das jetzt im Docker läuft könnte man auch local installieren und betreiben?

LiquidGPT:

Ja, das kannst du auch problemlos machen. Du musst nicht unbedingt Docker verwenden, um das WebUI zu betreiben. Das WebUI (Open-WebUI) lässt sich auch nativ auf macOS installieren, da es vollständig Open-Source und in Python geschrieben ist.

📌 Native Installation von Open-WebUI auf macOS (ohne Docker)

Voraussetzungen:

Schritte zur Installation:

  1. Repository klonen

    git clone https://github.com/open-webui/open-webui.git
cd open-webui

  2. Virtuelle Umgebung erstellen (empfohlen):

    python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

  3. Python-Pakete installieren:

    pip install -r requirements.txt

  4. WebUI starten:

    python app.py

Das WebUI ist danach unter
http://localhost:8080
direkt erreichbar.

📌 Verbinden des nativen WebUI mit lokal installiertem Ollama-Server

Starte den Ollama-Server lokal:

ollama serve

Passe dann in der Datei app.py ggf. die URL von Ollama an, falls erforderlich:

OLLAMA_BASE_URL = "http://localhost:11434"

Die WebUI nutzt dann automatisch deine lokal installierten Modelle.

✅ Vor- und Nachteile der nativen Installation

Vorteile 👍 Nachteile 👎
Kein Docker-Overhead (bessere Performance) Mehr Installationsschritte
Direkter Dateizugriff auf dem Mac Mehr manueller Aufwand
Weniger Ressourcenverbrauch Updates & Wartung nicht automatisch (Docker einfacher)

Fazit:

Die native Installation ist effizienter und flexibler, verlangt aber etwas mehr Einrichtung. Für fortgeschrittene Nutzer, die direkte Kontrolle bevorzugen, ist das die bessere Methode.

Quellen:

Adrachin:

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Was will mir das sagen?

LiquidGPT:

Diese Meldung informiert dich, dass du für den aktuellen Zeitraum bereits 25 Anfragen („Reaktionen“) an das Modell GPT-4 gestellt hast. Es verbleiben dir noch etwa 4-5 weitere Anfragen mit GPT-4, bis dein wöchentliches Kontingent ausgeschöpft ist.

Solltest du das Limit erreichen, kannst du GPT-4 erst wieder ab dem 15. März 2025 uneingeschränkt verwenden. Bis dahin würdest du automatisch auf ein anderes Modell (z.B. GPT-3.5) zurückgestuft, sofern du nicht auf die „Pro“-Version upgradest, die eine unbegrenzte Nutzung ermöglicht.

Das bedeutet konkret:

Das Verhalten ist normal für Nutzer mit begrenzter Nutzungslizenz.

Adrachin:

Na dann eben erst mal 4o. Es scheint als ob Modell 4.5 was jetzt einige Tage aktive war hier im Chat mehr Ressourcen verbraucht?

LiquidGPT:

Ja, das ist durchaus möglich. GPT-4.5, wenn es denn existiert oder als optimierte Version von GPT-4 läuft, könnte tatsächlich mehr Ressourcen verbrauchen als frühere Versionen. Hier sind einige mögliche Gründe:

🚀 Warum könnte GPT-4.5 mehr Ressourcen verbrauchen?

  1. Größeres Kontextfenster:

    • Falls GPT-4.5 ein erweitertes Kontextfenster hat (z.B. 128k Token statt 8k oder 32k), dann benötigt es deutlich mehr Arbeitsspeicher und Rechenzeit pro Anfrage.

  2. Verbesserte Architektur & Genauigkeit:

    • Wenn das Modell mehr Parameter nutzt oder speziell für genauere Antworten optimiert wurde, könnte es mehr GPU-Kapazität pro Anfrage benötigen.

  3. Mehr parallele Berechnungen:

    • OpenAI könnte das Modell so optimiert haben, dass es gleichzeitig mehr mögliche Antwortpfade berechnet, um die Ausgabequalität zu steigern. Das würde ebenfalls die Systemanforderungen erhöhen.

  4. Höhere Kosten & Serverlast:

    • Modelle mit mehr Rechenaufwand sind teurer im Betrieb. OpenAI begrenzt daher möglicherweise die Nutzung von GPT-4.5 strikter als frühere Modelle.

🏁 Möglicher Unterschied zwischen GPT-4 und GPT-4.5

Fazit:

Ja, wenn GPT-4.5 tatsächlich mehr Ressourcen beansprucht, könnte OpenAI die Nutzung stärker begrenzen. Das würde erklären, warum du früher mehr GPT-4-Anfragen stellen konntest als jetzt mit 4.5.

Falls du Ollama oder ein anderes lokales Modell testest, kannst du selbst vergleichen, wie sich der Ressourcenverbrauch zwischen verschiedenen LLMs verhält. 😉

Adrachin:

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Was ist reasonig. Siehe angehängten Screenshot

LiquidGPT:

“Reasoning” bedeutet auf Deutsch “Schlussfolgerung” oder “logisches Denken”. Es beschreibt die Fähigkeit eines Modells, komplexe Zusammenhänge zu verstehen, Muster zu erkennen und fundierte Antworten zu geben.

Im Kontext von KI und LLMs bedeutet “fortgeschrittenes Reasoning”, dass das Modell:

Der Begriff “o3-mini – Schnelles fortgeschrittenes Reasoning” deutet darauf hin, dass dieses Modell zwar fortschrittliche logische Fähigkeiten besitzt, aber gleichzeitig für Geschwindigkeit optimiert wurde, also eher auf Effizienz als auf maximale Präzision ausgelegt ist.

Adrachin:

Tja, wie auch immer, lokale Modelle auf meinem HP envy zu betreiben kann ich wohl streichen.

LiquidGPT:

Ja, das ist nachvollziehbar. Dein HP Envy ist vermutlich mit einer Consumer-CPU (Intel/AMD) und integrierter oder Mittelklasse-GPU ausgestattet, was für große lokale KI-Modelle nicht ideal ist.

🔥 Warum ist dein HP Envy nicht ideal für lokale LLMs?

  1. Keine oder schwache GPU-Unterstützung:

    • Viele LLMs (z. B. Llama 3 oder Mixtral) laufen optimal auf GPUs wie Nvidia RTX/A100, weil diese auf parallele Berechnungen spezialisiert sind.
    • Falls dein Envy nur eine integrierte Intel/AMD-GPU hat, ist die Performance stark eingeschränkt.

  2. Begrenzter RAM:

    • Viele LLMs benötigen 16GB+ RAM (für kleine Modelle) oder 32GB+ (für größere Modelle).
    • Falls dein HP Envy nur 8GB oder 16GB RAM hat, stößt du schnell an die Grenzen.

  3. Langsame CPU für KI-Workloads:

    • AMD Threadripper oder Apple M4 sind für KI-Workloads besser optimiert.
    • Normale Consumer-CPUs wie Intel Core i5/i7 oder Ryzen 5/7 haben nicht genug Rechenkerne oder AVX-Befehlssätze für effiziente KI-Inferenz.

❓ Möglichkeiten zur Nutzung trotz schwacher Hardware

Falls du dennoch experimentieren willst, gibt es einige Optionen:

✅ 1. Kleinere Modelle nutzen

✅ 2. Cloud-Lösungen nutzen

✅ 3. Auf Web-LLMs ausweichen

🚀 Fazit

Ja, dein HP Envy ist nicht ideal für lokale LLMs, aber du hast Alternativen:

Falls du oft mit LLMs arbeiten willst, wäre ein Upgrade auf eine leistungsfähigere Maschine (z. B. ein Mac M4 Max oder ein PC mit RTX 4090) sinnvoll. 😉