Nach zwei Wochen Pause geht die Berichterstattung auf LinuxNews weiter. Es folgt eine subjektive Auswahl von News aus den letzten beiden Wochen.
Normale Ansicht
2-Wochen Rückblick
RHEL AI kommt: Wofür braucht das Enterprise-Linux die KI?
Nextcloud einrichten auf dem iPhone - Dateien, Kontakte, Kalender, Notizen

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Inhaltsverzeichnis:
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0:00 Begrüßung
0:24 Nextcloud-URL mit https-Zertifikat
1:15 Richtige Nextcloud-App installieren
2:14 Konto verknüpfen mit QR-Code
3:49 Einstellungen in der App
4:37 Nextcloud-Kontakte verknüpfen
5:57 Kalender verknüpfen
8:24 Nextcloud Notes
9:29 Verabschiedung
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Mac-Linux: Fedora Asahi Remix 40 ist verfügbar
iX-Workshop: Linux-Server vor Angriffen wirksam schützen
Freie Terraform-Alternative: Opentofu ermöglicht "state encryption"
FurMark 2.3.0.0: GPU-Stresstest läuft jetzt mit 1 – 4 FPS auch auf Raspberry Pi
Der kostenlose Stresstest und Benchmark für Grafikkarten FurMark ist in aktualisierter Version 2.3.0.0 mit dem Support für Raspberry Pi OS erschienen. Ebenfalls neu ist die Anzeige der Lüfterdrehzahl während des Testlaufs im Kontrollmenü. Mit dem Update gehen auch Optimierungen einher und es werden kleinere Fehler beseitigt.
Tool: Malwareanalyse mit dem Open-Source-Debugger x64dbg
Anzeige: Berufsbegleitende Trainings in Data Science, KI, Python etc.
Red Hat marches full steam ahead towards AI
Konkret statt Hype: Red Hat baut die KI-Zukunft mit OpenShift und Ansible
Nextcloud entfernt Open AI aus Picker
Seit Nextcloud Hub 8 (29.0.0) ist ChatGPT nicht mehr über den Picker der Nextcloud zu erreichen. Dieser Umstand kann Nerven kosten, wenn OpenAI’s KI-Dienst hin und wieder genutzt wird und man plötzlich feststellt, dass dieser nicht mehr funktioniert. So ging es mir, als ich den in die Nextcloud integrierten KI-Assistenten einem kleinen Publikum vorstellen wollte. Da das neueste Release 29.0.0 noch recht frisch ist, findet man derzeit wenig Hinweise, wie man ChatGPT weiter nutzen kann.
Einrichtung
Dies hat mich nun dazu bewogen einen kleinen Artikel hierzu zu schreiben. Grundvoraussetzung ist jedoch ein Account beim US-amerikanischen Softwareunternehmen OpenAI bei dem ein API-Key erstellt wird.
Des weiteren müssen in der Nextcloud die Apps OpenAI and LocalAI integration und Nextcloud Assistant hinzugefügt und aktiviert werden.

Im Anschluss wird der API-Key, wie im Screenshot zu sehen ist, in der App OpenAI and LocalAI integration hinterlegt.

Nun kann man über den neuen Nextcloud-Assistent das KI-Tool nutzen.



Viel Spaß!
Einfacher Ollama-Speed-Benchmark
Die Geschwindigkeit bei der lokalen Ausführung großer Sprachmodelle (LLMs) wird in Zukunft zu einem entscheidenden Kriterium für die CPU/GPU-Auswahl werden. Das gilt insbesondere für Software-Entwickler, die LLMs lokal nutzen möchten anstatt alle Daten an Anbieter wie ChatGPT in die Cloud zu übertragen.
Umso verblüffender ist es, dass es dafür aktuell kaum brauchbare Benchmarks gibt. In Anknüpfung an meinen Artikel Sprachmodelle lokal ausführen und mit Hilfe des Forum-Feedbacks habe ich die folgende Abbildung zusammengestellt.

Die Geschwindigkeit in Token/s wird — zugegeben unwissenschaftlich — mit der Ausführung des folgenden Kommandos ermittelt:
ollama run llama2 "write a python function to extract email addresses from a string" --verbose
oder
ollama run llama3 "write a python function to extract email addresses from a string" --verbose
Bei den Tests ist llama3 um ca. 10 Prozent langsamer als llama2, liefert also etwas weniger Token/s. Möglicherweise liegt dies ganz einfach daran, dass das Sprachmodell llama3 in der Standardausführung etwas größer ist als llama2 (7 versus 8 Mrd. Parameter). Aber an der Größenordnung der Ergebnisse ändert das wenig, die Werte sind noch vergleichbar.
Beachten Sie, dass die im Diagramm angegebenen Werte variieren können, je nach installierten Treiber, Stromversorgung, Kühlung (speziell bei Notebooks) etc.
Helfen Sie mit! Wenn Sie Ollama lokal installiert haben, posten Sie bitte Ihre Ergebnisse zusammen mit den Hardware-Eckdaten im Forum. Verwenden Sie als Sprachmodell llama2 bzw. llama3 in der Defaultgröße (also mit 7 bzw. 8 Mrd. Parameter, entspricht llama2:7b oder llama3:8b). Das Sprachmodell ist dann ca. 4 bzw. 5 GByte groß, d.h. die Speicheranforderungen sind gering. (Falls Sie das LLM mit einer dezidierten GPU ausführen, muss diese einen ausreichend großen Speicher haben, in dem das ganze Sprachmodell Platz findet. Je nach Betriebssystem sind u.U. zusätzliche Treiber notwendig, damit die GPU überhaupt genutzt wird.)
Ich werde das Diagramm gelegentlich mit neuen Daten aktualisieren.
Linux Q&A - Hauke und Jean beantworten Eure Fragen! - Live

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Im Test: Ubuntu 24.04 mit GNOME 46 und aufpoliertem Installer
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Open-Source-Bildbearbeitung: GIMP 2.10.38 mit besserer Unterstützung für (Zeichen-)Tablets
Die freie Bildbearbeitungsoftware GIMP bringt in der neuesten Version 2.10.38 einige Neuerungen, unter anderem eine verbesserte Unterstützung für (Zeichen-)Tablets unter Windows. Darüber hinaus soll die als „Stable“ gekennzeichnete Aktualisierung die häufig gewünschte Rückportierungen von GTK3 zu GTK2 mitbringen.
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Ubuntu 24.04 für Server: Viele Aktualisierungen, keine gravierende Umwälzungen
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