Lokale KI: Was Du über Hardware und Modelle wissen musst

Seit neuestem erlebe ich es immer wieder: Lokale KI-Modelle überraschen mich durch ihre Leistung. Manchmal liefern sie sogar bessere Ergebnisse als ihre großen, kommerziellen Pendants wie ChatGPT von OpenAI. Und das alles passiert direkt auf meinem Rechner.

Klar, die kommerziellen Modelle haben immer noch ihre Vorteile, aber es ist beeindruckend zu sehen, wie weit die lokale Technologie schon gekommen ist. Doch die häufigste Frage, die ich bekomme, ist: Was brauche ich eigentlich für einen Rechner, um lokale KI-Modelle effizient laufen zu lassen?

Der ideale Rechner für lokale KI-Modelle

Für die Nutzung lokaler KI-Modelle gibt es viele Möglichkeiten und einige Missverständnisse. Wenn wir über sogenannte „Open-Weights-Modelle“ sprechen, meinen wir eigentlich, dass die Modellparameter herunterladbar und lokal ausführbar sind. Perfekt für eigene Projekte auf der heimischen Hardware, aber keine vollständige Open-Source-Lösung.

Ein zentraler Faktor bei der Implementierung ist die Speicher-Datentransferrate. Eine schnelle Grafikkarte wie die RTX 4090 mit ihrem GDDR6X-Speicher bietet einen enormen Vorsprung. Will man hochdimensionierte Modelle wie GPT-OSS 120B nutzen, braucht man schnell 63 GB Speicher – und die gibt es aktuell nur in einer limitierten Auswahl an Grafikkarten.

Grafikkarten-Optionen und ihre Vor- und Nachteile

Ob Nvidia, AMD oder sogar Apple: Jede Marke bietet ihre Stärken. Nvidia-Karten punkten bei KI-Anwendungen mit der CUDA-Schnittstelle, während AMD mit preislicher Attraktivität und guter Leistung aufwartet. Macs mit schnellem, vereintem Speicher sind ebenfalls eine Überlegung wert, auch wenn sie schnell teuer werden.

Falls Ihr Hauptaugenmerk auf der Implementierung kleinerer Modelle liegt, sind gebrauchte RTX 3090-Karten eine gute Wahl. Manchmal reicht aber auch schon eine Einstiegskarte, wenn einem die experimentelle Vielfalt wichtig ist, wie etwa bei den recht stabil laufenden, kleineren Modellen von Alibaba.

Praktische Nutzung und Ratschläge

Der Einsatz kleinerer Modelle erfordert oft, die richtige Kombination aus Hardware und Modellgröße zu finden. Quantisierungsstufen bei Modellen helfen, diese effizienter zu nutzen. Das spart nicht nur Platz, sondern erhöht auch die Geschwindigkeit – zumindest so lange die Vereinfachung den Output nicht negativ beeinflusst.

Für die meisten alltäglichen Verwendungen, wie das Erstellen eines Chatbots oder das Umsetzen einfacher Aufgaben in Code-Editoren, kann eine sorgfältig gewählte Hardware den Unterschied machen. Ich selber bevorzuge LM Studio da, um lokale Modelle zu verwenden, da es gute Anpassungsmöglichkeiten bietet.

Mein Rat an Euch: Betrachtet genau, welche Aufgaben Ihr mit eurem KI-Modell umsetzen wollt, und wählt die Hardware basierend auf diesen Anforderungen aus. Auch kleinere und günstigere Lösungen können hier oft eine beeindruckende Leistung liefern.

Fazit

Es steht eine Vielzahl an Optionen zur Verfügung, die – richtig eingesetzt – beeindruckende Ergebnisse liefern können, manchmal auch ganz entspannt von zu Hause.