Ollama bringt Cloud-Modelle
Wenn du mir schon eine Weile auf diesem Blog folgst, weißt du: Ollama war bislang vor allem eine Lösung, um große Sprachmodelle lokal auf dem eigenen Rechner laufen zu lassen. Ich habe Ollama hier im Blog schon mehrmals vorgestellt und darüber geschrieben, wie man Modelle zieht, betreibt und mit ihnen interagiert – mit dem Vorteil, dass die Daten lokal bleiben und man Unabhängigkeit gewinnt. Aber natürlich war das mit Nachteilen verbunden: Wenn dein Rechner nicht genügend Rechenpower hat, kannst du spürbare Geschwindigkeitseinbußen erleben.
Ollama mit neuer UI – Einfacher Zugriff auf lokale KI-Modelle
Vor einiger Zeit habe ich bereits über Ollama berichtet – eine Plattform, mit der sich KI-Modelle lokal auf dem eigenen Rechner ausführen lassen. Bisher lief die Interaktion in erster Linie über die Kommandozeile. Das war zwar für Entwickler praktisch, stellte aber für viele Anwender eine gewisse Einstiegshürde dar.
Phi-3 Vision mit ONNX als lokales SLM für die Bild-Analyse
Vor nicht allzu langer Zeit hat Microsoft seine Small Language Models der Phi-Familie veröffentlicht. Während der Microsoft Build-Konferenz in Seattle wurde das neue Phi-3 Vision-Modell vorgestellt. Nun möchte ich dir zeigen, wie du dieses Small Language Model ganz einfach in deiner C#-Anwendung mit der ONNX-Version verwenden kannst, um Bilder zu analysieren und zu bearbeiten.
Phi-3 Mini mit ONNX als lokales Small Language Model nutzen
In diesem Blog-Post möchte ich die Vorbereitungen klären, die notwendig sind, um das Phi-3 Mini-Modell mithilfe von ONNX als lokales Small Language Model zu nutzen. Dazu entwickeln wir eine einfache .NET-Konsolenanwendung, die zeigt, wie man das Phi-3 Mini-Modell mit ONNX integriert.
Verwendung von Ollama zur Ausführung lokaler LLMs auf deinem Computer
Mit Ollama ist es möglich, Large Language Models (LLMs) lokal auf deinem PC auszuführen. In diesem Beitrag zeige ich dir, wie du die Software installieren und nutzen kannst.
Einrichtung von Azure OpenAI
In diesem Blog-Post möchte ich die Vorbereitungen klären, die notwendig sind, um mit Azure OpenAI zu arbeiten. Wie der Name schon vermuten lässt, handelt es sich um die OpenAI-Dienste, die innerhalb von Azure laufen und dort administriert werden. Die APIs sind nahezu identisch und man kann mit dem Azure.AI.OpenAI NuGet-Package sowohl mit OpenAI als auch Azure OpenAI kommunizieren.
Einrichtung von OpenAI
In diesem Blog-Post möchte ich die Vorbereitungen klären, die notwendig sind, um mit OpenAI zu arbeiten. Dabei werde ich Schritt für Schritt aufzeigen, wie man den notwendigen Account anlegen und administrieren kann.
Abkürzungen der Künstlichen Intelligenz
In diesem Beitrag möchte ich gerne auf ein paar Abkürzungen eingehen, welche im Umfeld der Künstlichen Intelligenz immer wieder auftreten. Dabei ist zu beachten, dass die meisten Abkürzungen einen englischen Ursprung haben, aber natürlich erfolgt eine Beschreibung in deutscher Sprache.
Unvollständige Geschichte der KI
Seit geraumer Zeit ist der Begriff Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) aus unserem Sprachgebrauch nicht mehr wegzudenken. Im Oktober 2022 veröffentlichte OpenAI ChatGPT und ermöglichte es damit jedem, Künstliche Intelligenz zu nutzen. Seitdem sind zahlreiche neue Modelle und Dienste aufgetaucht, aber in diesem Beitrag möchten wir uns die Geschichte der KI genauer ansehen.
Bereitstellen von Azure Open AI Services mit LLM Deployments mit Bicep
Natürlich ist es möglich, die benötigten Azure-Ressourcen über das Azure-Portal zu erstellen, aber da wir versuchen, alles zu automatisieren, können wir Bicep verwenden, um die benötigten Dienste zu erstellen. In diesem Blogbeitrag werde ich erklären, wie ihr die Bicep-Dateien schreiben könnt. Dieser Beitrag ist auch in englischer Sprache bereits auf Medium veröffentlicht worden.
Azure OpenAI verwenden, um einen Copiloten für eigenen Daten zu erstellen – Teil 2
Während der Microsoft Build Conference 2023 in Seattle stellte Microsoft die Möglichkeit vor, eigene Daten zum Azure OpenAI Service hinzuzufügen. In meinem letzten Beitrag habe ich euch bereits gezeigt, wie ihr einen Azure OpenAI-Dienst einrichten und eigenen Daten hinzufügen könnt. In diesem Beitrag wollen wir nun eine kleine C#-Konsolenapplikation schreiben, welche die Daten konsumiert. Dieser Beitrag ist auch in englischer Sprache bereits auf Medium veröffentlicht worden.
Azure OpenAI verwenden, um einen Copiloten für eigenen Daten zu erstellen – Teil 1
Während der Microsoft Build Conference 2023 in Seattle stellte Microsoft die Möglichkeit vor, eigene Daten zum Azure OpenAI Service hinzuzufügen. In diesem Beitrag zeige ich nun, wie man ganz einfach einen Azure OpenAI-Dienst einrichten und eigenen Daten hinzufügen kann. Dieser Beitrag ist auch in englischer Sprache bereits auf Medium veröffentlicht worden.