host ALL your AI locally

Summary

Dieses Skript führt durch die Erstellung eines lokalen AI-Servers namens Terry, der für die Familie, insbesondere für die Tochter, entwickelt wurde. Es bietet eine benutzerfreundliche GUI, Chat-Historien, mehrere Modelle und die Möglichkeit zur Integration von Stable Diffusion. Der Server ermöglicht es, AI-Modelle zu steuern und einzuschränken, um sicherzustellen, dass sie für pädagogische Zwecke verwendet werden, ohne dass ungewollte Aktivitäten stattfinden. Der Prozess umfasst die Installation von Llama, Open Web UI, Stable Diffusion und zeigt, wie diese in Anwendungen wie Obsidian integriert werden können. Es wird betont, wie mächtig und benutzerdefinierbar solche einheimischen AI-Lösungen sind.

Takeaways

• 🤖 Selbstergebauter AI-Server: Der Sprecher hat einen eigenen AI-Server namens Terry aufgebaut, der für seine Tochter und persönliche Nutzung gedacht ist.
• 🛠️ Lokale Verarbeitung: Der Server ermöglicht die lokale Verwendung von KI, was für Datenschutz und Privatsphäre wichtig ist.
• 💻 Geräteunabhängigkeit: Jeder Computer, unabhängig von dem Betriebssystem (Windows, Mac, Linux), kann für den Betrieb eines AI-Servers genutzt werden, vorausgesetzt er verfügt über eine GPU für bessere Leistung.
• 🔧 Anpassung durch Modelldateien: Der Benutzer kann spezielle Modelldateien erstellen, um die Funktionalität und die Antworten des AI-Servers einzuschränken, um beispielsweise Cheating zu verhindern.
• 🔗 Integration in Anwendungen: Der AI-Server kann in Anwendungen wie Obsidian integriert werden, um eine Chat-Schnittstelle direkt im Notiz-App zu ermöglichen.
• 🖼️ Stable Diffusion: Der Server kann auch dazu verwendet werden, um Bilder mithilfe von Stable Diffusion zu erstellen, was eine zusätzliche Funktionalität bietet.
• 🔗 Open Web UI: Für den AI-Server wird Open Web UI in einem Docker-Container verwendet, um eine webbasierte Benutzeroberfläche bereitzustellen.
• 🔄 Aktualisierung und Upgrades: Der Prozess umfasst die Installation von Alaya, Aktualisierung von Paketen und das Hinzufügen von AI-Modellen.
• 🛡️ Admin-Funktionen: Open Web UI bietet umfangreiche Admin-Optionen, einschließlich der Benutzerverwaltung und der Einstellung von Modellbeschränkungen.
• 🔗 Docker für Container: Für die Bereitstellung von Open Web UI wird Docker verwendet, um die Anwendung in einem Container zu verwalten.
• 🔄 Interaktion mit Modellen: Der Benutzer kann mit verschiedenen AI-Modellen interagieren, indem er sie in der Benutzeroberfläche auswählt und mit ihnen chattet.

Q & A

Was ist das Hauptziel hinter dem Bau eines eigenen AI-Servers?

Das Hauptziel ist es, eine benutzerdefinierte, schnelle und private AI-Umgebung zu schaffen, die vollständig lokal und ohne Internetzugriff funktioniert.

Welche Art von Computer kann verwendet werden, um einen AI-Server zu bauen?

Jeder Computer, der Windows, Mac oder Linux ausführt und optional eine GPU besitzt, kann verwendet werden, um einen AI-Server zu bauen.

Was ist Alamba und welche Rolle spielt es in der AI-Server-Umgebung?

Alamba ist die Grundlage für die AI-Modelle und wird verwendet, um AI-Modelle lokal auszuführen. Es ist für jede OS verfügbar und kann einfach heruntergeladen und installiert werden.

Wie wird die Installation von Ubuntu auf dem AI-Server gelöst?

Die Installation von Ubuntu auf dem AI-Server wurde durch die Verwendung von Pop!_OS von System76 ersetzt, welches bei der ersten Installation funktionierte und Nvidia-Treiber enthalten war.

Welche Funktion bietet die Open Web UI für den AI-Server?

Die Open Web UI bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es ermöglicht, mit verschiedenen AI-Modellen zu interagieren, Antworten zu bearbeiten und Dateien hochzuladen, die von den AI-Modellen verarbeitet werden können.

Was ist Stable Diffusion und wie wird es in den AI-Server integriert?

Stable Diffusion ist ein Bild-Generierungswerkzeug, das in den AI-Server integriert werden kann, um Bilder basierend auf Textprompts zu erstellen. Es wird über eine UI namens Automatic 1111 gesteuert.

Wie kann man benutzerdefinierte Modelle für den AI-Server erstellen?

Benutzerdefinierte Modelle können durch das Erstellen von Modelldateien erstellt werden, in denen man die Systemaufforderung und die Beschränkungen für das Modell definiert, um es für bestimmte Anwendungsfälle zu optimieren.

Welche Vorteile bietet das lokale Ausführen von AI im Vergleich zu Cloud-Diensten?

Das lokale Ausführen von AI bietet mehr Kontrolle, Privatsphäre, schnellere Reaktionszeiten und die Möglichkeit, spezielle Modelle einzuschränken, um beispielsweise das Abfischen zu verhindern.

Wie wird die Verbindung zwischen Obsidian und dem AI-Server hergestellt?

Die Verbindung wird über ein Community-Plugin namens BMO Chatbot hergestellt, das es ermöglicht, den AI-Server direkt in der Obsidian-Notizanwendung zu nutzen.

Welche Rolle spielt die Hardware beim Bau eines AI-Servers?

Die Hardware, insbesondere die CPU, GPU und Arbeitsspeicher, ist entscheidend für die Leistung des AI-Servers. Je leistungsfähiger die Hardware, desto besser ist die Leistung und Verarbeitungskapazität des Servers.

Welche Schritte sind notwendig, um eine eigene lokale AI-Server-Umgebung zu bauen?

Die notwendigen Schritte umfassen das Installieren von Alamba, das Einrichten der Open Web UI, das Hinzufügen von AI-Modellen, das Einrichten von Stable Diffusion und optional das Integrieren des Servers in Anwendungen wie Obsidian.