So läuft ein KI-Chatbot direkt auf eurem eigenen Rechner

Große Sprachmodelle könnt ihr nicht nur in der Cloud nutzen, sondern auch lokal auf eurem eigenen Computer. Das bringt mehr Kontrolle, Privatsphäre und funktioniert oft überraschend alltagstauglich.

Warum ein lokales Sprachmodell sinnvoll sein kann

Die großen Sprachmodelle, die hinter ChatGPT, Gemini, Claude oder Perplexity stecken, prägen bereits viele Arbeitsabläufe. Ihr nutzt sie zum Programmieren, Schreiben, Zusammenfassen oder zur Websuche. Unabhängig davon, wohin sich KI in den nächsten Jahren entwickelt, werden diese Sprachmodelle ein wesentlicher Bestandteil bleiben.

Wenn ihr solche Dienste verwendet, arbeitet ihr immer mit einem großen Sprachmodell. Weniger bekannt ist, dass viele dieser Modelle auch lokal auf eurem eigenen Rechner laufen können. Der zentrale Vorteil: Ihr könnt offline arbeiten und gebt deutlich weniger Daten an die Cloud weiter, weil eure Eingaben den Rechner nicht verlassen.

Zusätzlich spart ihr euch Abo-Gebühren und stoßt nicht an Nutzungsgrenzen. Zahlreiche Sprachmodelle lassen sich kostenlos herunterladen, darunter auch Varianten von bekannten Anbietern wie Meta und Google. Sie sind meist nicht ganz so leistungsfähig oder schnell wie die Modelle in den kostenpflichtigen Diensten, reichen aber für viele Alltagsaufgaben aus. Außerdem könnt ihr zwischen unterschiedlichen Modellen wechseln, je nachdem, was ihr gerade braucht.

Allerdings braucht ein lokales Modell etwas mehr Pflege und Handarbeit. Komfortfunktionen wie automatische Updates entfallen, ihr müsst euch also selbst darum kümmern. Im Gegenzug erhaltet ihr ein stärker personalisiertes und privates KI-System, das nur euch gehört. Der Einstieg ist dabei weniger kompliziert, als es zunächst wirkt.

Hardware-Voraussetzungen und passende Software

Lokale Sprachmodelle laufen grundsätzlich unter Windows, macOS und Linux, wobei macOS bei vielen KI-Enthusiast:innen als bevorzugte Plattform gilt. Auf dem Mac ist die Hardware stärker vereinheitlicht, weil nur ein Hersteller die Geräte baut. Außerdem kombinieren Apple-Silicon-Chips Prozessor, Grafikeinheit und Arbeitsspeicher in einem Paket, was den Anforderungen vieler KI-Modelle entgegenkommt.

Unabhängig vom Betriebssystem gilt: Viel Arbeitsspeicher hilft. Mit 8 GB RAM bewegt ihr euch am unteren Limit, sowohl bei der Größe der Modelle als auch bei der Geschwindigkeit. Mit 16 GB seid ihr deutlich flexibler, und wer die größten und schnellsten Modelle einsetzen möchte, sollte 32 GB oder mehr einplanen. Für optimale Ergebnisse ist zudem eine Grafikkarte mit reichlich Videospeicher sinnvoll, alles über 8 GB VRAM macht sich positiv bemerkbar, da diese Speicherart speziell für solche Rechenaufgaben optimiert ist.

Unter Windows bringt eine dedizierte Nvidia-Grafikkarte spürbare Vorteile. Grafikeinheiten eignen sich deutlich besser für KI-Berechnungen als klassische Prozessoren, was auch den engen Zusammenhang zwischen Nvidia und dem aktuellen KI-Boom erklärt. Solche Grafikkarten bringen ihren eigenen Speicher mit, der den Modellen zusätzlichen „Denkraum“ verschafft.

Eine feste Mindestkonfiguration für lokale Sprachmodelle gibt es nicht, aber viel RAM und eine dedizierte Grafikkarte helfen deutlich. Zusätzlich benötigt ihr eine Anwendung, die das Modell verwaltet und als Oberfläche dient, sowie das Modell selbst. Für beides stehen mehrere Optionen zur Auswahl, ihr könnt also kombinieren, was am besten zu euren Anforderungen passt.

Für den Einstieg gilt LM Studio Bionic aktuell vielen als beste kostenlose KI-Anwendung für Windows und macOS. Weitere verbreitete und vertrauenswürdige Programme sind vLLM, Llama.cpp, Ollama und GPT4All, die jeweils mehrere Betriebssysteme unterstützen. Diese Lösungen sind allerdings oft etwas technischer und erfordern mehr Einarbeitung.

Habt ihr euch für eine KI-App entschieden, müsst ihr noch ein passendes Sprachmodell wählen. Die genannten Programme schlagen euch in der Regel geeignete Modelle vor. Zusätzlich gibt es Online-Sammlungen, allen voran Hugging Face mit über 3 Millionen Modellen. Dort findet ihr eine sehr breite Auswahl an Varianten für unterschiedliche Einsatzzwecke.

Beispiel: Lokales Setup mit LM Studio Bionic

Es gibt zahlreiche mögliche Kombinationen für lokale Sprachmodelle. Um den Ablauf greifbarer zu machen, schauen wir uns exemplarisch die Einrichtung von LM Studio Bionic unter Windows an. Nach dem Download der Installationsdatei über die Webseite startet ihr das Programm und klickt auf „Projekt erstellen“, um loszulegen und eurem ersten Projekt einen Namen zu geben.

Anschließend öffnet sich ein leeres Chatfenster. Über „Modell auswählen“ im Eingabefeld und danach „Lokale Modelle holen“ gelangt ihr zur Modellübersicht von LM Studio Bionic. Dort seht ihr für jedes Modell die Größe, die Beliebtheit und einige Zusatzinformationen. Wenn ihr Empfehlungen für den Einstieg sucht, lohnt sich ein Blick auf die von der Redaktion markierten Vorschläge. Kleinere Modelle sind weniger leistungsfähig, laden aber schneller herunter und benötigen weniger Speicherplatz.

Zurück in der Chatansicht verhält sich alles ähnlich wie in üblichen KI-Chatbots. Unten im Eingabefeld könnt ihr zwischen euren installierten Modellen wechseln, sofern mehrere verfügbar sind. Links neben dem Eingabefeld findet ihr ein Plus-Symbol, über das ihr Bilder und Dateien hochladen könnt, sofern das ausgewählte Modell dies unterstützt.

Am linken Rand der Oberfläche befindet sich die Navigation, mit der ihr zwischen Projekten umschalten könnt. Über den Punkt „Einstellungen“ unten links gelangt ihr zu den Optionen von LM Studio Bionic. Dort legt ihr unter anderem fest, wie gelöschte Chats behandelt werden und welche Elemente in der Oberfläche erscheinen sollen.

Unter „Bibliothek“ in den Einstellungen verwaltet ihr eure bereits installierten Modelle, während ihr über „Entdecken“ nach neuen Varianten suchen könnt. Wenn ihr Bilder und Dokumente verarbeiten möchtet, achtet auf multimodale Modelle. Diese bauen technisch auf Sprachmodellen auf, werden aber häufig trotzdem der Einfachheit halber als Sprachmodelle bezeichnet.

Wichtig ist außerdem die Seitenleiste auf der rechten Seite, die ihr über die Schaltfläche oben rechts ein- oder ausblendet. Sie bietet zusätzliche Möglichkeiten, Dateien projektübergreifend zu verwalten und der Anwendung bei Bedarf Zugriff auf das Dateisystem eures Rechners zu geben.

Via: https://www.wired.com

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