Vollständiger Leitfaden zur lokalen Generierung von Bildern und Texten mit KI

Sie kennen das sicher: Man möchte mit künstlicher Intelligenz experimentieren, hat aber Bedenken, dass Dokumente, Gespräche oder Bilder auf externen Servern verarbeitet werden. Vielleicht befürchten Sie auch, von einem Dienst abhängig zu sein, der seine Nutzungsbedingungen ändert, die Anzahl der Anfragen begrenzt oder eine schwer nachvollziehbare Abonnementgebühr erhebt.

In diesen Fällen Führen Sie Modelle der künstlichen Intelligenz lokal aus. Es bietet eine besonders interessante Alternative. Die Daten können auf dem Computer verbleiben, der Betrieb ist nicht ständig von einer externen Plattform abhängig, und man hat viel mehr Kontrolle über die verwendeten Modelle, Konfigurationen und Werkzeuge.

Eine eigene KI-Infrastruktur zu besitzen, ist nicht nur eine Frage des Datenschutzes. Es ermöglicht auch Vertrauliche Dokumente bearbeitenExperimentieren Sie mit verschiedenen Modellen, automatisieren Sie Aufgaben und generieren Sie Bilder, ohne für jede Abfrage zu bezahlen. Die Benutzererfahrung hängt jedoch maßgeblich vom Prozessor, dem Arbeitsspeicher, der Grafikkarte und dem gewählten Modell ab.

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LocalAI: eine lokale Alternative zu kommerziellen APIs

Wenn Sie ein leistungsstarkes und flexibles Tool zum Aufbau Ihres eigenen KI-Dienstes suchen, ist LocalAI eine der umfassendsten Optionen. Es präsentiert sich als Ersatz, kompatibel mit gängigen APIs, einschließlich der von OpenAI und Anthropic verwendeten, wodurch zahlreiche Anwendungen so angepasst werden können, dass sie ihre Anfragen an ihren eigenen Server senden.

Anstatt eine Cloud-basierte API direkt zu verwenden, können Sie das Programm so konfigurieren, dass es auf die LocalAI-Adresse verweist. Dadurch werden Anfragen mithilfe der auf Ihrem Computer oder Server installierten Modelle verarbeitet.

Dies bedeutet nicht, dass LocalAI alle Funktionen und Verhaltensweisen kommerzieller Dienste vollständig nachbildet. Die Kompatibilität hängt ab von die verwendete API, das ausgewählte Backend und die Fähigkeiten des ModellsEs ist jedoch sehr nützlich für die Migration bestehender Anwendungen, ohne die gesamte Integration von Grund auf neu aufbauen zu müssen.

LocalAI ist kostenlos und Open Source. Es ermöglicht unter anderem die Ausführung von Sprachmodellen, die Generierung von Bildern, die Transkription von Audio, die Umwandlung von Text in Sprache und die Arbeit mit eingebetteten Daten. Die Architektur nutzt verschiedene Backends, wie zum Beispiel … llama.cpp, vLLM, MLX, whisper.cpp und Broadcast-Enginesabhängig von der Aufgabe und der verfügbaren Hardware.

Es unterstützt außerdem Modelle, die im GGUF-Format und anderen mit seinen verschiedenen Engines kompatiblen Formaten verteilt werden. Zur Klarstellung sei gesagt, dass GGUF ist ein DateiformatTransformers und Diffusers hingegen sind Bibliotheken und Ökosysteme, die zur Arbeit mit verschiedenen Architekturen künstlicher Intelligenz verwendet werden.

Grundlegende Schritte zur Installation von LocalAI mit Docker

LocalAI lässt sich am einfachsten über Docker ausprobieren. Bevor Sie beginnen, müssen Sie Docker Desktop unter Windows oder macOS bzw. Docker Engine unter Linux installieren.

Die allgemeinen Schritte sind wie folgt:

• Docker installieren: Dadurch kann LocalAI in einem isolierten Container ausgeführt werden und zahlreiche Abhängigkeitskonflikte werden vermieden.
• Laden Sie das passende Bild herunter: Es gibt Varianten für CPUs und für verschiedene GPU-Beschleunigungssysteme.
• Server starten: Der Container veröffentlicht typischerweise die API und die Weboberfläche über einen Port auf dem Rechner.
• Installieren Sie ein Modell: Die LocalAI-Galerie ermöglicht es Ihnen, vorgefertigte Konfigurationen direkt über die Benutzeroberfläche hinzuzufügen.
• Überprüfen Sie die API: Sie können eine Anfrage mit curl stellen oder eine mit der OpenAI-API kompatible Bibliothek verwenden, indem Sie die Basisadresse ändern.

Ein einfacher Befehl zur Durchführung eines CPU-Tests wäre:

docker run -p 8080:8080 --name local-ai -ti localai/localai:latest

Anschließend können Sie die Benutzeroberfläche wie folgt öffnen:

http://localhost:8080

Wenn Sie eine Grafikkarte besitzen, müssen Sie ein mit Ihrer Beschleunigungsplattform kompatibles Image verwenden. LocalAI bietet verschiedene Optionen für NVIDIA, AMD, Intel, Apple Silicon, Vulkan und andere Hardwaretypen an, aber Die korrekte Beschriftung und die Einstellungen können je nach Version variieren.Deshalb ist es ratsam, vor dem Kopieren eines alten Befehls die zugehörige Dokumentation zu konsultieren.

Aus der Galerie können Sie eines der verfügbaren Modelle installieren. Die genaue Auswahl ändert sich im Laufe der Zeit. Daher empfiehlt es sich, ein Modell anhand seiner Größe, Quantisierung und Speicheranforderungen auszuwählen, anstatt einfach nach dem beliebtesten Modell zu suchen.

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Grenzen von LocalAI und lokalen Modellen

Die Reaktionsgeschwindigkeit steht in direktem Zusammenhang mit die Leistung der Hardware und die Größe des ModellsEin kleines, quantisiertes Modell kann auf einer modernen CPU recht gut laufen, während ein Modell mit zig Milliarden Parametern möglicherweise eine GPU mit beträchtlichem VRAM benötigt.

Offene Modelle bieten nicht immer das gleiche Niveau an Argumentation, Anleitungsnachverfolgung oder Fachwissen wie fortschrittlichere kommerzielle Dienste. Sie ermöglichen es den Nutzern jedoch, aus zahlreichen Alternativen zu wählen und ein Gleichgewicht zu finden zwischen Datenschutz, Geschwindigkeit, Qualität und Speicherverbrauch.

Es als kostenlos zu bezeichnen, wäre auch nicht ganz korrekt. Die App und viele Vorlagen können zwar kostenlos heruntergeladen werden, es fallen aber dennoch Kosten für Strom, Speicherplatz und Hardware an. Der Vorteil ist, dass normalerweise Sie zahlen nicht für jede Anfrage und sind auch nicht auf ein obligatorisches Abonnement angewiesen..

Wie man mit stabiler Diffusion Bilder lokal erzeugt

Stable Diffusion ist eine der bekanntesten Modellfamilien zur Bildgenerierung am Computer. Im Gegensatz zu Diensten, die ausschließlich in der Cloud arbeiten, können die Dateien heruntergeladen und über kompatible lokale Schnittstellen ausgeführt werden.

Mit diesen Tools ist es möglich Generieren Sie Bilder aus Text, bearbeiten Sie Teile einer Szene, erweitern Sie Kompositionen, verwenden Sie benutzerdefinierte Modelle und wenden Sie LoRA an.Die verfügbaren Funktionen hängen von der installierten Schnittstelle und dem Modell ab.

Für ein reibungsloses Nutzungserlebnis wird eine dedizierte Grafikkarte mit ausreichender Leistung empfohlen. VRAM oder VideospeicherDie Anforderungen variieren je nach Modell erheblich. Eine ältere Version von Stable Diffusion kommt mit relativ geringen Ressourcen aus, während SDXL und spätere Generationen typischerweise mehr Arbeitsspeicher benötigen.

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AUTOMATIC1111, ComfyUI und andere verfügbare Schnittstellen

Eine der bekanntesten Schnittstellen ist Stabile Diffusions-Weboberfläche von AUTOMATIC1111Es bietet Textgenerierung, Bildtransformation, Inpainting, Erweiterungen und zahlreiche fortgeschrittene Optionen.

Die Installation kann komplizierter sein als bei herkömmlichen Anwendungen, da sie von Python, PyTorch, Grafikkartentreibern und weiteren Komponenten abhängt. In der Regel ist es jedoch nicht nötig, alle Bibliotheken manuell zu installieren, geschweige denn das Betriebssystem neu aufzusetzen: Die offiziellen Skripte erstellen eine virtuelle Umgebung und laden die meisten benötigten Abhängigkeiten herunter.

Bei Systemen mit begrenztem Videospeicher können beispielsweise folgende Optionen genutzt werden:

• --medvram um den VRAM-Verbrauch zu reduzieren, was jedoch einen gewissen Geschwindigkeitsverlust mit sich bringt.
• --lowvram Bei noch eingeschränkterer Ausrüstung verläuft der Prozess allerdings deutlich langsamer.
• --xformers wenn die Karte, das System und die Installation mit dieser Optimierung kompatibel sind.

Eine GPU mit nur 2 GB VRAM bringen erhebliche Einschränkungen mit sich. und funktionieren möglicherweise nicht mit aktuellen Modellen. In diesen Fällen ist es notwendig, leichtere Modelle, reduzierte Auflösungen oder speziell optimierte Schnittstellen zu verwenden.

Eine weitere Alternative ist ComfyUIEs organisiert die Generierung über verbundene Knoten. Die Lernkurve ist steiler, aber es ermöglicht eine sehr präzise Steuerung jeder einzelnen Prozessphase und die Wiederverwendung komplexer Arbeitsabläufe.

Für diejenigen, die eine geführte Installation bevorzugen, gibt es Anwendungen wie beispielsweise Einfache DiffusionDiese Tools automatisieren einen Großteil der Einrichtung der Umgebung. Es ist wichtig, jedes Installationsprogramm aus dem entsprechenden Repository oder von der offiziellen Website herunterzuladen und zu überprüfen, ob es weiterhin Updates erhält.

Lokale Adressen, Ports und Installationsschritte variieren je nach Tool. Daher sollte nicht davon ausgegangen werden, dass alle Schnittstellen in jedem Tool verfügbar sind. localhost:9000 noch dass sie dieselbe BAT-Datei verwenden.

Weitere Tools zum lokalen Ausführen künstlicher Intelligenz

Wenn Sie keine so umfangreiche Plattform wie LocalAI verwalten möchten, gibt es einfachere Lösungen. Ollama ermöglicht das Herunterladen und Ausführen von Sprachmodellen. unter Windows, macOS und Linux mit sehr einfachen Befehlen.

LM Studio bietet eine zugänglichere grafische Benutzeroberfläche Es dient dazu, kompatible Modelle zu finden, mit ihnen zu kommunizieren und einen lokalen Server mit einer kompatiblen API einzurichten. Es kann auch in Verbindung mit Anwendungen verwendet werden, die Dokumente abfragen können, wobei die Dateiverarbeitung vom verwendeten Tool oder RAG-Flow abhängt.

Ihrerseits ComfyUI ist eine der bevorzugten Optionen für die Erstellung visueller Arbeitsabläufe zur Bildgenerierung.Mithilfe seiner Knoten können Sie Modelle, Eingabeaufforderungen, ControlNet, LoRA, Skalierungssysteme und andere Tools innerhalb desselben Prozesses kombinieren.

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So führen Sie lokale Modelle auf einem iPhone aus

Lokale KI ist nun auch auf Mobilgeräten verfügbar. Einige Apps für iPhone und iPad ermöglichen das Herunterladen kompatibler Modelle und das Ausführen von Abfragen direkt auf dem Gerät, sobald der Download abgeschlossen ist.

Einer davon ist Private KI: Lokaler ChatDiese Funktion ermöglicht den Import bestimmter GGUF-Modelle, die Analyse von PDF-Dateien und Fotos sowie die Verwendung lokaler Bildgenerierungsmodelle. Die genauen Funktionen und unterstützten Modelle können sich mit Anwendungsaktualisierungen ändern.

Dank dieser Werkzeuge ist es möglich konsultieren Sie den Inhalt bestimmter Dokumentemit Sprachmodellen kommunizieren oder Bilder analysieren, ohne kontinuierlich Informationen an einen externen Server zu senden.

Allerdings sind einige Einschränkungen zu berücksichtigen. Die Modelle benötigen mehrere Gigabyte Speicherplatz, verbrauchen Akkuleistung und können zu einem Temperaturanstieg führen. Darüber hinaus Der verfügbare Speicherplatz auf dem Telefon bestimmt, welche Modelle geladen werden können.Ein multimodales Modell oder ein Bildgenerator kann wesentlich langsamer laufen als auf einem Computer mit dedizierter GPU.

Es empfiehlt sich außerdem, die Datenschutzrichtlinien und die spezifischen Funktionen jeder Anwendung zu überprüfen. Nur weil eine App das lokale Ausführen von Modellen ermöglicht, ist das keine Garantie dafür, dass... Alle Funktionen, Statistiken und Downloads funktionieren auch ohne Internetverbindung..

Welche lokale KI-Option sollten Sie wählen?

Das richtige Werkzeug hängt hauptsächlich davon ab, was Sie tun möchten:

• Lokale KI: Es eignet sich zum Einrichten eines eigenen Servers, der mit verschiedenen APIs und Modelltypen kompatibel ist.
• Ollama: vereinfacht das Herunterladen und Ausführen von Sprachmodellen.
• LM Studio: Es bietet eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche zum Testen von Modellen und zum Veröffentlichen einer lokalen API.
• AUTOMATIC1111: Es bietet eine sehr umfassende Schnittstelle für die Arbeit mit Stable Diffusion.
• ComfyUI: Es ermöglicht Ihnen die Erstellung komplexer visueller Arbeitsabläufe zur Generierung und Bearbeitung von Bildern.
• Mobile Anwendungen: Sie ermöglichen die Nutzung kleiner Modelle direkt auf einem Smartphone oder Tablet.

Ob Sie sich für einen Heimserver mit Docker oder eine Desktop- oder mobile Anwendung entscheiden, das Ziel ist ähnlich: die Kontrolle über die Modelle zurückgewinnen und die Abhängigkeit von externen Dienstleistungen verringern.

Lokale KI beseitigt nicht alle Einschränkungen und verwandelt keinen Computer in eine unbegrenzte Workstation. Durch die Auswahl von Modellen, die auf die verfügbare Hardware abgestimmt sind, ermöglicht sie jedoch die Kombination von Sprache, Bildverarbeitung, Audio und Bildgenerierung, während ein Großteil der Verarbeitung und der Daten unter der Kontrolle des Nutzers bleibt.

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Alberto Navarro

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