Notiz Für RTX mit 24+ GB: 1-Click-Installer für OpenClaw, Hermes und Perplexity PC

Jan

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Wer lokal einen KI-Agenten mit OpenClaw oder Hermes Agent betreiben will, muss derzeit noch manuell eine Inference Engine wie LM Studio oder Ollama einrichten sowie ein zum eigenen System und dem geplanten Einsatzszenario passendes KI-Modell wählen. 1-Click-Installer sollen die Einrichtung ab September noch einfacher machen.

Zur Notiz: Für RTX mit 24+ GB: 1-Click-Installer für OpenClaw, Hermes und Perplexity PC
 
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Also mehrere Fragen drängen sich mir auf:

1.) Von wem kommt diese Installationsdatei?
2.) Warum braucht es dafür unbedingt 24GB Speicher?
3.) Ist die Zielgruppe der wenig versierten Anwender tatsächlich gut gewählt? Wir alle freuen uns natürlich wenn Installationsprozesse einfacher werden. Aber ein wenig versierter Anwender der sich mit KI befasst, der wird das schon hinbekommen. Und wenn er es nicht hinbekommt, dann sollte er besser auch die Finger von so einem Agenten lassen.
 
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Ich denke, es gibt die Zielgruppe derjenigen, die ohne viel Ahnung KI-Agenten kennenlernen/ausprobieren/nutzen wollen und wissen/glauben, dass es dafür RTX Sonstwas mit 24 GB+ braucht. Und wenn sie das dann haben, sind die über das Setup froh - und sehen von da an weiter.
 
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Wer eine GPU mit 24 GB+ hat, wird vermutlich keinen 1-Click-Installer benötigen.
Das wirkt so, als wären die Anforderungen um einen KI-Agenten zu betreiben immens hoch.

Aus der Praxis kann ich bestätigen, dass das nicht so ist! Eine alte Kiste reicht dafür locker aus.
Man kann seinen Standard ChatGPT-Account für 20$ (oder Claude) dafür nutzen und das problemlos betreiben.
In meinem Fall läuft Hermes auf einem alten Gaming Laptop mit einer Coffee Lake-Quadcore-CPU und einer GTX 1050 Ti Mobile mit 4GB VRAM.

Die LLM die das ganze betreibt kann ja wo anders stattfinden, klar auch lokal, aber eben auf einer anderen Maschine.
Ich habe z.B. zwei Profile laufen. Das Standard-Profil läuft mit ChatGPT.
Wenn ich die GPU meines primären Rechner für die LLM nutzen möchte, schaltet mein Hauptprofil per WakeOnLAN meinen Hauptrechner an, startet per SSH den LM-Studio-Server und mein Zweitprofil erwacht so zum Leben und kann ganz ohne Datenschutz-Sorgen arbeiten.

Und die GPU im Hauptrechner ist eine 5070 mit 12GB VRAM, also gerade die Hälfte von den erwähnten 24GB.
 
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Warum nicht für kleinere Speichergrößen? Gibt doch meine technische Notwendigkeit es zu Limitieren ...
 
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doch je nachdem, welche Ansprüche man an das LLM hat reicht der VRAM halt nicht. Ich kann dann auch verstehen wenn ein Unternehmen keine "zu dumme" KI unter seiner Marke veröffentlichen will.
 
Schillicon schrieb:
Aus der Praxis kann ich bestätigen, dass das nicht so ist! Eine alte Kiste reicht dafür locker aus.
Man kann seinen Standard ChatGPT-Account für 20$ (oder Claude) dafür nutzen und das problemlos betreiben.
In meinem Fall läuft Hermes auf einem alten Gaming Laptop mit einer Coffee Lake-Quadcore-CPU und einer GTX 1050 Ti Mobile mit 4GB VRAM.

Die LLM die das ganze betreibt kann ja wo anders stattfinden, klar auch lokal, aber eben auf einer anderen Maschine.
Ich habe z.B. zwei Profile laufen. Das Standard-Profil läuft mit ChatGPT.

Hatte das ganze Konzept eher so verstanden, dass man mit den 24+ GB Speicher letztendlich alles lokal betreiben könne, ohne API Key von einer Cloud LLM.
Womöglich nur sinnvoll für kleinere Aufgaben, aber mit mehr Speicher und größeren Modellen auch komplexere Aufgaben.
 
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24 GB ist leider das Minimum. Darunter kann man vielleicht mit Gemma 4 E4B oder so rumspielen, kommt dann aber nicht weit. Es sollte mindestens ein MoE Modell sein (Gemma 4 26b, Qwen Modelle), die man dann bei einer Q4 Quantisierung gerade eben in die 24 GB mit etwas Kontext bekommt. Darunter macht einfach keinen Sinn, weil die KI entweder zu schwach wird oder nicht mehr genügend Cache für den Kontext zur Verfügung steht. Habe mir deswegen eine gebraucht 3090 gekauft (war vorher auf einer 4060 Ti mit 16GB unterwegs). Du kannst natürlich in den normalen RAM auslagern, aber das hat echt ins Kontor, was die Geschwindigkeit angeht.
 
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sirwuffi schrieb:
doch je nachdem, welche Ansprüche man an das LLM hat reicht der VRAM halt nicht. Ich kann dann auch verstehen wenn ein Unternehmen keine "zu dumme" KI unter seiner Marke veröffentlichen will.
Es kommt auf den Anwendungsfall an.
Eine 'zu dumme' llm gibt es so nicht, nur ein ungeeignete für den jeweiligen Fall.
 
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Schillicon schrieb:
Wer eine GPU mit 24 GB+ hat, wird vermutlich keinen 1-Click-Installer benötigen.
Das wirkt so, als wären die Anforderungen um einen KI-Agenten zu betreiben immens hoch.


Aus der Praxis kann ich bestätigen, dass das nicht so ist! Eine alte Kiste reicht dafür locker aus.
Man kann seinen Standard ChatGPT-Account für 20$ (oder Claude) dafür nutzen und das problemlos betreiben.
In meinem Fall läuft Hermes auf einem alten Gaming Laptop mit einer Coffee Lake-Quadcore-CPU und einer GTX 1050 Ti Mobile mit 4GB VRAM.

Die LLM die das ganze betreibt kann ja wo anders stattfinden, klar auch lokal, aber eben auf einer anderen Maschine.
Ich habe z.B. zwei Profile laufen. Das Standard-Profil läuft mit ChatGPT.
Wenn ich die GPU meines primären Rechner für die LLM nutzen möchte, schaltet mein Hauptprofil per WakeOnLAN meinen Hauptrechner an, startet per SSH den LM-Studio-Server und mein Zweitprofil erwacht so zum Leben und kann ganz ohne Datenschutz-Sorgen arbeiten.

Und die GPU im Hauptrechner ist eine 5070 mit 12GB VRAM, also gerade die Hälfte von den erwähnten 24GB.

Du gehst also davon aus, dass ein Großteil der Leute mit 24GB+ GPU solche Begriffe wie LLM, WakeOnLAN, SSH, LM-Studio-Server, etc. verstehen und dann auch benutzen können und wollen? Steile These.
 
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@ottoman Ich kann dem originalem Kommentar nur zustimmen. Wer sich in die Materie einarbeiten möchte nutzt zunächst eine Cloud (OpenAI 8€) und lässt sich das initial konfigurieren und erklären. Und am Ende hat man sein passendes Setup, notfalls auch mit einer 8GB GPU.
Und man versteht wenigstens etwas was da gemacht wird.
Dieses one click gedöns wurde bestimmt mit Opus entwickelt.😅

Ich hatte am Anfang überhaupt keine Ahnung außer dass ich eine Ollama Instanz starten und disorientiert irgendwelche Modelle testen konnte.
Jetzt have ich einen hotswap proxy wo ich parallel vLLm, Ollama und ComfyUI nutzen kann.
Das Wissen kam zu 95% von Claude.😅
 
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Klingt irgendwie total interessant, obwohl ich ehrlich gesagt überhaupt keine Ahnung davon habe 😄

Hab hier noch ne olle 5090 rumliegen, damit könnte man sowas mal ausprobieren...
 
An dieser Stelle möchte ich allen danken, die Strom verbraten und/oder ganzen Landstrichen das Wasser entziehen, damit so atemberaubende Use Cases wie Bilderkennung durch Kameras, die bei euch Zeug überwachen, das euch sowieso niemand wegnehmen will, umgesetzt werden können. Da die Leute sich nicht ändern werden, hoffe ich einfach, dass der ganze Shit bald endlich so teuer ist, wie er sein müsste.
 
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ottoman schrieb:
Du gehst also davon aus, dass ein Großteil der Leute mit 24GB+ GPU solche Begriffe wie LLM, WakeOnLAN, SSH, LM-Studio-Server, etc. verstehen und dann auch benutzen können und wollen? Steile These.
Jetzt wo du das so sagst, hast du schon Recht :)

Worauf ich hauptsächlich hinaus möchte ist, dass die Eingangshürde weitaus kleiner ist.

Sly123 schrieb:
@ottoman Ich kann dem originalem Kommentar nur zustimmen. Wer sich in die Materie einarbeiten möchte nutzt zunächst eine Cloud (OpenAI 8€) und lässt sich das initial konfigurieren und erklären. Und am Ende hat man sein passendes Setup, notfalls auch mit einer 8GB GPU.

Da gebe ich dir Recht!
Je nach Anwendungsfall kann man auch mit 8GB VRAM ordentliche Ergebnisse erhalten.
Ich habe viel herum probiert, sowohl den Unified RAM meines MacBooks (16) mit nativen MLX-Modellen genutzt, aber auch verschiedene GPUs getestet wie z.B. eine RTX 5070 mit 12GB und alternativ eine RX 9070 XT mit 16GB.

Manchmal muss man eben mit verschiedenen Modellen arbeiten und kann nicht alle parallel, sondern seriell abwickeln.
Tasks müssen dann gestückelt werden und schlau arrangiert werden, aber hier kann ein Modell wie ChatGPT oder Claude sehr hilfreich sein.
Manche wiederholenden Aufgaben können manchmal auch per Skript gelöst werden und brauchen nicht immer "das große Gehirn".

Benj schrieb:
An dieser Stelle möchte ich allen danken, die Strom verbraten und/oder ganzen Landstrichen das Wasser entziehen, damit so atemberaubende Use Cases wie Bilderkennung durch Kameras, die bei euch Zeug überwachen, das euch sowieso niemand wegnehmen will, umgesetzt werden können. Da die Leute sich nicht ändern werden, hoffe ich einfach, dass der ganze Shit bald endlich so teuer ist, wie er sein müsste.

Das denke ich mir auch sehr oft, obwohl ich auch Teil des Problems bin.
Meine Hardware habe ich mir unabhängig von künstlicher Intelligenz gekauft und versuche so viel wie möglich mit selbst produziertem Strom zu betreiben.
Das funktioniert mal besser und mal weniger.
Es wäre ja zu schön, wenn sich die größten Länder dieser Welt auf etwas mehr Weitsicht einigen würden und die Ressourcen dieses Planeten nicht dem technologischen Fortschritt opfern würden.
 
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Also Hermes kann man doch jetzt schon ohne Probleme installieren. Da hatte ich mehr Probleme mit OmniRoute. Aber jetzt klappt alles: omniRoute stellt Verbindungen zu kostenlosen KI-Anbietern her. Hermes verbindet sich mit OmniRoute. Somit keine Kosten. Schreibe mit Hermes über Telegram und er kann schon echt viel
 
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