KI-Tutorials

Lerne, wie du GLM 5.1 lokal auf einer H100-GPU mit llama.cpp betreibst, es testest, die WebUI nutzt und Claude Code integrierst.

Lerne, wie du mit OpenClaw und Ollama einen komplett lokalen KI-Datenanalysten aufbaust, der mehrstufige Arbeitsabläufe koordiniert, Datensätze analysiert und visuelle Berichte erstellt, ohne deine Daten in die Cloud zu schicken.

Starte Qwen3-Coder-Next lokal auf einer RTX 3090 mit llama.cpp und erstelle dann mit Qwen Code CLI in wenigen Minuten ein komplettes Analyse-Dashboard.

Lerne, wie du ein Top-Open-Source-Modell lokal mit llama.cpp laufen lässt, es mit der Kimi-CLI verbindest und mit Vibe-Coding im Handumdrehen ein interaktives Spiel erstellst.

Lerne, wie du die lokale FLUX.2 Klein 4B-Generierung mit API-basierter Bildbearbeitung, Multi-Referenz-Konditionierung und Sitzungsverlauf kombinieren kannst, um mit Gradio einen Bildeditor zu erstellen.

Lerne, wie du mit der Grok Imagine API Videos erstellen kannst. Dieser Python-Leitfaden deckt alles ab, von Bildanimationen bis hin zur Videobearbeitung mit dem neuen xAI-Videomodell.

Führ GLM 4.7 Flash lokal (RTX 3090) mit Claude Code und Ollama in wenigen Minuten aus – keine Cloud, keine Bindung, nur pure Geschwindigkeit und Kontrolle.

Lerne, was Moonshots Kimi K2.5 ist, wie Agent Swarm funktioniert, und schau dir das Ganze in vier praktischen Experimenten aus der echten Welt an.

Ein Anfängerfreundlicher Leitfaden zur Verwendung von Claude in Excel. Du wirst lernen, was es wirklich macht, wo es am nützlichsten ist und wie du es sicher in echten Tabellenkalkulationen nutzen kannst, ohne was kaputt zu machen.

Aktualisiere auf Transformers v5. Ein praktischer Leitfaden zum einheitlichen Rust-Backend, zu API-Änderungen und zu parallelen Migrationsmustern für die Codierung und den Chat zwischen Version 4 und Version 5.

Einrichten von llama.cpp, um das GLM-4.7-Modell auf einer einzelnen NVIDIA H100 80 GB GPU laufen zu lassen, mit bis zu 20 Tokens pro Sekunde dank GPU-Offloading, Flash Attention, optimierter Kontextgröße, effizientem Batching und abgestimmtem CPU-Threading.

Lerne, wie du die Google Gemini CLI installierst und benutzt, um deinen Programmier-Workflow zu optimieren und Fehler mit KI schneller zu beheben.