Die Vorteile der lokalen Ausführung von LLMs
Der größte Vorteil der lokalen Ausführung von LLMs liegt in der verbesserten Privatsphäre und Sicherheit. Durch den Betrieb unabhängig von externen Servern behalten Sie die vollständige Kontrolle über Ihre Daten und stellen sicher, dass sensible Informationen in Ihrer sicheren Umgebung verbleiben. Dies ist besonders wichtig beim Umgang mit vertraulichen oder geschützten Daten. Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten an einem hochsensiblen Forschungsprojekt oder entwickeln eine neue Finanzsoftware. Die Verarbeitung dieser Daten in der Cloud wäre mit erheblichen Risiken verbunden. Die lokale Ausführung von LLMs eliminiert diese Risiken und bietet Ihnen die Gewissheit, dass Ihre Daten sicher sind.
Die lokale Ausführung von LLMs bietet Leistungsvorteile, da die mit der Cloud-basierten Verarbeitung verbundene Latenz vermieden wird. Dies führt zu schnelleren Reaktionszeiten und einer nahtloseren Benutzererfahrung. Stellen Sie sich vor, Sie verwenden eine KI-gestützte Suchmaschine, die sofortige Ergebnisse liefert, ohne dass Sie auf eine Antwort aus der Cloud warten müssen. Oder Sie verwenden einen KI-Assistenten, der Ihre Befehle ohne Verzögerung ausführt. Darüber hinaus entfallen die wiederkehrenden API-Gebühren, die mit Cloud-basierten LLM-Diensten verbunden sind, was im Laufe der Zeit zu erheblichen Kosteneinsparungen führt. Für Unternehmen, die LLMs in großem Umfang einsetzen, können sich diese Einsparungen schnell summieren.
Die lokale Ausführung von LLMs ermöglicht es Ihnen, diese mit proprietären Daten zu trainieren und ihre Antworten genau auf Ihre spezifischen Bedürfnisse abzustimmen. Diese Anpassung eröffnet eine neue Ebene der KI-Nützlichkeit und ermöglicht es Ihnen, hochspezialisierte KI-Lösungen zu erstellen, die Ihren individuellen Anforderungen entsprechen. Für Fachleute, die DeepSeek oder andere LLMs für arbeitsbezogene Aufgaben nutzen möchten, kann dieser Ansatz die Produktivität und Effizienz erheblich steigern. Stellen Sie sich vor, Sie trainieren ein LLM mit Ihren firmeneigenen Kundendaten, um personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen oder den Kundenservice zu verbessern. Oder Sie trainieren ein LLM mit Ihren internen Dokumenten, um eine intelligente Wissensdatenbank zu erstellen, die Ihren Mitarbeitern schnell und einfach Zugriff auf die benötigten Informationen ermöglicht.
Für Entwickler bietet die lokale Ausführung von LLMs eine Sandbox-Umgebung für Experimente und Erkundungen. Durch die lokale Ausführung von LLMs können Entwickler ein tieferes Verständnis ihrer Fähigkeiten gewinnen und innovative Wege finden, sie in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren. Mit dem erforderlichen technischen Fachwissen können Entwickler diese KI-Modelle sogar nutzen, um agentische Tools zu erstellen, Aufgaben zu automatisieren und Prozesse zu rationalisieren. Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln ein KI-gestütztes Code-Generierungstool, das automatisch Code aus natürlichen Sprachbeschreibungen generiert. Oder Sie entwickeln einen KI-Assistenten, der Ihnen bei derFehlersuche und Optimierung Ihres Codes hilft. Die Möglichkeiten sind endlos.
Mindestanforderungen für die lokale Ausführung von LLMs auf einem Mac
Entgegen der landläufigen Meinung erfordert die lokale Ausführung von LLMs keinen High-End-Mac mit riesigen Mengen an RAM. Es ist möglich, ein LLM lokal auf jedem Apple Silicon-betriebenen Mac mit mindestens 16 GB Systemspeicher auszuführen. Obwohl 8 GB Speicher technisch ausreichend sind, wird die Systemleistung spürbar beeinträchtigt.
Es ist wichtig zu verstehen, dass LLMs in verschiedenen Konfigurationen erhältlich sind, jede mit einer unterschiedlichen Anzahl von Parametern. Je mehr Parameter ein LLM hat, desto komplexer und intelligenter ist es. Dies bedeutet jedoch auch, dass das KI-Modell mehr Speicherplatz und Systemressourcen benötigt, um effektiv zu laufen. Metas Llama wird beispielsweise in mehreren Varianten angeboten, darunter eine mit 70 Milliarden Parametern. Um dieses Modell auszuführen, benötigen Sie einen Mac mit mehr als 40 GB freiem Speicherplatz und mehr als 48 GB Systemspeicher. Die meisten Basismodelle benötigen mehrere Gigabyte Speicherplatz, während größere Modelle leicht Hunderte von Gigabyte beanspruchen können.
Für eine optimale Leistung sollten Sie die Ausführung eines LLM wie DeepSeek mit 7 Milliarden oder 8 Milliarden Parametern in Betracht ziehen. Dies sollte auf einem Mac mit 16 GB Systemspeicher reibungslos laufen. Wenn Sie Zugriff auf einen leistungsfähigeren Mac haben, können Sie mit Modellen experimentieren, die besser zu Ihren spezifischen Bedürfnissen passen. Sie können beispielsweise mit größeren Modellen experimentieren, um eine höhere Genauigkeit und Detailgenauigkeit zu erzielen. Oder Sie können mit spezialisierten Modellen experimentieren, die für bestimmte Aufgaben wie das Schreiben von Code oder das Übersetzen von Sprachen optimiert sind.
Bei der Auswahl eines LLM ist es wichtig, Ihren beabsichtigten Anwendungsfall zu berücksichtigen. Einige LLMs eignen sich hervorragend für Denkaufgaben, während andere besser für Code-Abfragen geeignet sind. Einige sind für STEM-bezogene Gespräche optimiert, während andere für Multi-Turn-Gespräche und Langzeitkohärenz konzipiert sind. Bevor Sie ein LLM herunterladen und installieren, sollten Sie sich überlegen, welche Aufgaben Sie damit ausführen möchten. Wenn Sie beispielsweise ein LLM für das Schreiben von Texten verwenden möchten, sollten Sie ein Modell wählen, das für diese Aufgabe optimiert ist. Wenn Sie ein LLM für das Beantworten von Fragen verwenden möchten, sollten Sie ein Modell wählen, das für diese Aufgabe optimiert ist.
LM Studio: Eine benutzerfreundliche Lösung für die lokale Ausführung von LLMs
Für diejenigen, die eine zugängliche Möglichkeit suchen, LLMs wie DeepSeek und Llama lokal auf ihrem Mac auszuführen, ist LM Studio ein ausgezeichneter Ausgangspunkt. Diese Software ist für den persönlichen Gebrauch kostenlos erhältlich. LM Studio bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, die es auch Anfängern leicht macht, LLMs lokal auszuführen. Die Software verfügt über eine integrierte Modellbibliothek, die eine große Auswahl an LLMs zum Download und zur Installation bietet. Darüber hinaus bietet LM Studio eine Reihe von Funktionen, mit denen Sie die Leistung Ihrer LLMs optimieren und an Ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen können.
Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Einstieg in LM Studio:
Download und Installation von LM Studio: Laden Sie LM Studio von der offiziellen Website herunter und installieren Sie es auf Ihrem Mac. Starten Sie nach der Installation die Anwendung. Der Installationsprozess ist einfach und unkompliziert. Folgen Sie einfach den Anweisungen auf dem Bildschirm.
Modellauswahl:
- Wenn Ihr Hauptziel darin besteht, DeepSeek lokal auszuführen, können Sie den Onboarding-Prozess abschließen und das Modell herunterladen. Der Onboarding-Prozess führt Sie durch die grundlegenden Schritte zur Einrichtung von LM Studio und zum Herunterladen Ihres ersten LLM.
- Alternativ können Sie den Onboarding-Prozess überspringen und direkt nach dem LLM suchen, das Sie herunterladen und installieren möchten. Klicken Sie dazu auf die Suchleiste oben in LM Studio, die Sie auffordert, ‘Ein zu ladendes Modell auszuwählen’. Sie können nach Modellen anhand ihres Namens, ihrer Größe oder ihrer Fähigkeiten suchen.
- Sie können auch die Liste der verfügbaren LLMs durchsuchen, indem Sie auf das Zahnradsymbol ‘Einstellungen’ in der unteren rechten Ecke von LM Studio klicken. Wählen Sie im angezeigten Fenster die Registerkarte ‘Modellsuche’ auf der linken Seite. Sie können dieses Fenster auch direkt über die Tastenkombination Befehl + Umschalttaste + M aufrufen. Die Modellsuche bietet eine detaillierte Liste aller verfügbaren LLMs, einschließlich Informationen über ihre Größe, ihre Fähigkeiten und ihre Leistung.
Modell-Download:
- Im Fenster ‘Modellsuche’ sehen Sie eine umfassende Liste der zum Download verfügbaren KI-Modelle. Die Liste wird regelmäßig aktualisiert, sodass Sie immer die neuesten und besten LLMs zur Verfügung haben.
- Das Fenster auf der rechten Seite bietet detaillierte Informationen zu jedem Modell, einschließlich einer kurzen Beschreibung und seines Token-Limits. Sie können auch Informationen über die Lizenzbedingungen und die Trainingsdaten des Modells finden.
- Wählen Sie das LLM aus, das Sie verwenden möchten, z. B. DeepSeek, Metas Llama, Qwen oder phi-4. Die Auswahl des richtigen LLM hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen ab.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche ‘Herunterladen’ in der unteren rechten Ecke, um den Download-Prozess zu starten. Der Download-Prozess kann je nach Größe des Modells und Ihrer Internetverbindung einige Zeit dauern.
- Beachten Sie, dass Sie zwar mehrere LLMs herunterladen können, LM Studio jedoch nur jeweils ein Modell laden und ausführen kann. Sie können jedoch jederzeit zwischen verschiedenen LLMs wechseln, indem Sie sie in LM Studio laden und entladen.
Verwenden Ihres heruntergeladenen LLM
Sobald der LLM-Download abgeschlossen ist, schließen Sie das Mission Control-Fenster von LM Studio. Klicken Sie dann auf die obere Suchleiste und laden Sie das kürzlich heruntergeladene LLM. Der Ladevorgang kann je nach Größe des Modells einige Zeit dauern.
Beim Laden eines KI-Modells ermöglicht LM Studio Ihnen, verschiedene Einstellungen zu konfigurieren, einschließlich seiner Kontextlänge und der CPU-Threadpoolgröße. Wenn Sie sich bezüglich dieser Einstellungen unsicher sind, können Sie sie auf ihren Standardwerten belassen. Die Standardeinstellungen sind in den meisten Fällen ausreichend. Wenn Sie jedoch die Leistung Ihres LLM optimieren möchten, können Sie mit diesen Einstellungen experimentieren.
Sie können nun mit der Interaktion mit dem LLM beginnen, indem Sie Fragen stellen oder es für verschiedene Aufgaben verwenden. Sie können das LLM beispielsweise verwenden, um Texte zu generieren, Fragen zu beantworten, Sprachen zu übersetzen oder Code zu schreiben.
LM Studio ermöglicht es Ihnen, mehrere separate Chats mit einem LLM zu führen. Um ein neues Gespräch zu beginnen, klicken Sie auf das ‘+’-Symbol in der Symbolleiste oben. Diese Funktion ist besonders nützlich, wenn Sie das LLM gleichzeitig für mehrere Projekte verwenden. Sie können auch Ordner erstellen, um Ihre Chats zu organisieren. Dies erleichtert die Verwaltung Ihrer verschiedenen Konversationen mit dem LLM.
Verwalten von Systemressourcen
Wenn Sie Bedenken haben, dass das KI-Modell übermäßige Systemressourcen verbraucht, können Sie die Einstellungen von LM Studio anpassen, um dies zu mildern.
Greifen Sie über die Tastenkombination Befehl + , auf die Einstellungen von LM Studio zu. Stellen Sie dann sicher, dass die Einstellung ‘Modelllade-Leitplanken’ auf ‘Strict’ gesetzt ist. Diese Einstellung verhindert, dass das LLM Ihren Mac überlastet. Sie können auch andere Einstellungen anpassen, um den Ressourcenverbrauch zu reduzieren, z. B. die CPU-Threadpoolgröße oder die Kontextlänge.
Sie können die Ressourcennutzung von LM Studio und des heruntergeladenen LLM in der unteren Symbolleiste überwachen. Wenn die CPU- oder Speichernutzung zu hoch ist, sollten Sie zu einem KI-Modell mit einer geringeren Parameteranzahl wechseln, um den Ressourcenverbrauch zu reduzieren. Sie können auch die Aktivitätsanzeige Ihres Macs verwenden, um die Ressourcennutzung von LM Studio und des LLM zu überwachen.
Leistungsüberlegungen
Die Leistung von LLMs, die lokal ausgeführt werden, kann je nach verschiedenen Faktoren variieren, einschließlich der Hardwarespezifikationen des Macs, der Größe des LLM und der Komplexität der ausgeführten Aufgabe.
Während auch ältere Apple Silicon Macs LLMs reibungslos ausführen können, bieten neuere Macs mit mehr Systemspeicher und leistungsstarken Prozessoren im Allgemeinen eine bessere Leistung. Insbesondere die GPU-Leistung spielt eine wichtige Rolle bei der Beschleunigung der LLM-Ausführung. Macs mit dedizierten GPUs können LLMs deutlich schneller ausführen als Macs mit integrierten GPUs.
Speicherverwaltung
Um zu verhindern, dass der Speicher Ihres Macs schnell voll wird, ist es wichtig, alle unerwünschten LLMs zu löschen, nachdem Sie mit ihnen experimentiert haben. LLMs können recht groß sein, sodass das Herunterladen mehrerer Modelle schnell eine erhebliche Menge an Speicherplatz verbrauchen kann. Sie können die LLMs, die Sie nicht mehr benötigen, einfach über LM Studio löschen.
Jenseits von LM Studio: Erkunden anderer Optionen
Während LM Studio eine bequeme und benutzerfreundliche Möglichkeit bietet, LLMs lokal auszuführen, ist es nicht die einzige verfügbare Option. Andere Tools und Frameworks wie llama.cpp bieten erweiterte Funktionen und Anpassungsoptionen. Diese Optionen erfordern jedoch in der Regel mehr technisches Fachwissen für die Einrichtung und Verwendung. llama.cpp ist beispielsweise ein Open-Source-Projekt, das darauf abzielt, LLMs auf verschiedenen Plattformen, einschließlich Macs, zu optimieren.
Die Zukunft der lokalen KI
Die Möglichkeit, LLMs lokal auszuführen, wird die Art und Weise, wie wir mit KI interagieren, revolutionieren. Da LLMs effizienter und zugänglicher werden, können wir mit einer Zunahme lokaler KI-Anwendungen rechnen, die Benutzern mehr Privatsphäre, Kontrolle und Anpassung ermöglichen.
Ob Sie ein datenschutzbewusster Mensch, ein Entwickler auf der Suche nach Experimenten mit KI oder ein Fachmann sind, der Ihre Produktivität steigern möchte, die lokale Ausführung von LLMs auf Ihrem Mac eröffnet eine Welt voller Möglichkeiten. Die lokale KI wird in Zukunft eine immer wichtigere Rolle spielen und uns ermöglichen, KI auf eine Weise zu nutzen, die sicher, privat und auf unsere individuellen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Die Entwicklung der lokalen KI wird durch die Fortschritte in der Hardware, die Optimierung der LLM-Algorithmen und die wachsende Community von Entwicklern und Forschern vorangetrieben.