- Tool herunterladen:
Besuche die Website von LM Studio und lade die Anwendung für dein Betriebssystem (MacOS, Windows oder Linux) herunter. Installiere das Tool. - Modell auswählen und laden:
- Öffne LM Studio.
- Klicke im Interface auf “Discover” (Lupe-Symbol) und suche in der Liste ein Modell aus. Du kannst nach Sprache, Größe oder Keywords wie “German” filtern.
- Wähle ein Modell aus, das zu den Ressourcen deines Rechners passt. Achte auf Hinweise wie “Likely too large for this machine”.
- Klicke auf “Download” und warte, bis das Modell heruntergeladen ist.
- Modell starten:
- Gehe zurück ins Hauptmenü und wähle “Load a model”.
- Stelle die gewünschte Kontextlänge ein (z. B. Standardwerte) und lade das Modell.
- Chat starten:
- Beginne eine Unterhaltung im Chat-Interface. Schreibe einfache Nachrichten, z. B. “Hey!” oder stelle spezifische Fragen.
- Nutze die System-Prompt-Funktion, um das Verhalten des Modells anzupassen (z. B. “Erzähle immer einen Witz”).
- Daten verarbeiten:
- Lade eine Datei (z. B. eine CSV mit Kundendaten) über das Büroklammer-Symbol hoch.
- Formuliere eine Anfrage, wie “Generiere Insights für einen Marketing Manager aus diesen Daten”.
- Das Modell analysiert die Datei und liefert entsprechende Antworten – alles lokal und offline.
- Verstehen, wie man KI-Modelle lokal installiert und betreibt.
- Lernen, welche Modelle für verschiedene Anwendungen geeignet sind und wie man sie lädt.
- Dateien hochladen und Daten lokal analysieren lassen.
- Sicherstellen, dass sensible Daten offline bleiben und nicht an externe Server gesendet werden.
- Mitarbeitertraining mit sensiblen Daten:
Nutze lokale Sprachmodelle, um datenschutzkonforme Trainingsprogramme zu erstellen, die interne Daten analysieren und simulierte Gespräche ermöglichen. - Analyse von internen Finanzberichten:
Verarbeite sensible Finanzdaten lokal, um Einblicke und Trends zu erkennen, ohne vertrauliche Informationen preiszugeben. - Erstellung von individuellen Chatbots:
Baue einen lokalen Chatbot für deinen Kundenservice, der offline arbeitet und keine Kundendaten an externe Server weitergibt. - Personalisierte Produktvorschläge:
Erstelle datenschutzfreundliche Algorithmen, die lokale Kundenprofile analysieren und personalisierte Empfehlungen ausgeben. - Forschungsprojekte mit vertraulichen Daten:
Verarbeite Forschungsdaten sicher und lokal, um Analysen durchzuführen und Hypothesen zu testen, ohne die Privatsphäre zu gefährden.
