Ubuntu 24.04 glänzt mit aktueller Software und bringt sonst nur wenige große Neuerungen. Für Admins bestehender Server ist das Update eine sichere Bank.
Die freie Software SystemRescue ist in Version 11.01 erschienen und bringt neben dem Linux-Kernel 6.6.30 (LTS) auch kleine Verbesserungen. Beispielsweise wurde die ins Betriebssystem implementierte Partitions-Software GParted in einer aktualisierten Fassung (GParted-1.6.0) eingepflegt. Auch Fehlerkorrekturen sind inkludiert.
Der Instant Messenger Telegram erhält in der aktualisierten Version 5.0.0 für den Desktop neue Features. Dazu zählen unter anderem das Anzeigen von letzten Chats und häufigen Kontakten im Suchfeld. Darüber hinaus können Premium-Nutzer in der neuen Version animierte Emojis in Umfragen verwenden.
Die freie Software FrostWire ist in Version 6.13.2 mit einigen Neuerungen und Optimierungen erschienen, auch kleinere Fehlerbehebungen zählen dazu. Eine der wichtigsten Verbesserungen ist die Korrektur der SoundCloud-Suchfunktion. Darüber hinaus enthält FrostWire 6.13.2 jetzt die neueste Java Runtime Environment 22.
Der Instant Messenger Telegram erhält in der aktualisierten Version 5.0.0 für den Desktop neue Features. Dazu zählen unter anderem das Anzeigen von letzten Chats und häufigen Kontakten im Suchfeld. Darüber hinaus können Premium-Nutzer in der neuen Version animierte Emojis in Umfragen verwenden.
Ubuntu 24.04 alias Noble Numbat alias Snubuntu ist fertig. Im Vergleich zur letzten LTS-Version gibt es einen neuen Installer, der nach einigen Kinderkrankheiten (Version 23.04) inzwischen gut funktioniert. Ansonsten kombiniert Ubuntu ein Kernsystem aus Debian-Paketen mit Anwendungsprogramme in Form von Snap-Paketen. Für die einfache Anwendung bezahlen Sie mit vergeudeten Ressourcen (Disk Space + RAM).
Das neue Installationsprogramm hat bei meinen Tests gut funktioniert, inklusive LVM + Verschlüsselung. Einfluss auf die Partitionierung können Sie dabei allerdings nicht nehmen. (Das Installationsprogramm erzeugt eine EFI-, eine Boot- und eine LVM-Partition, darin ein großes Logical Volume.) Zusammen mit der Installation erledigt der Installaer gleich ein komplettes Update, was ein wenig Geduld erfordert.
Standardmäßig führt das Programm eine Minimalinstallation durch — ohne Gimp, Thunderbird, Audio-Player usw. Mit der Option Vollständige Option verhält sich der Installer ähnlich wie in der Vergangenheit. Ein wenig absurd ist, dass dann einige Programme als Debian-Pakete installiert werden, während Ubuntu sonst ja bei Anwendungsprogrammen voll auf das eigene Snap-Format setzt. Wenn Sie Ubuntu installieren, entscheiden Sie sich auch für Snap. Insofern ist es konsequenter, eine Minimalinstallation durchzuführen und später die entsprechenden Snaps im App Center selbst zu installieren.
Auf das Lamentieren über Snaps verzichte ich dieses Mal. Wer will, kann diesbezüglich meine älteren Ubuntu-Tests nachlesen. Für Version 24.04 hat Andreas Proschofsky in derstandard.at alles gesagt, was dazu zu sagen ist. Der größte Vorteil von Snaps für Canonical besteht darin, dass sich der Wartungsaufwand für Desktop-Programme massiv verringert: Die gleichen Snap-Pakete kommen in diversen Ubuntu-Versionen zum Einsatz.
Mit Ubuntu 24.04 hat Netplan den Sprung zu Version 1.0 gemacht. Größere Änderungen gab es keine mehr, die Versionsnummer ist eher ein Ausdruck dafür, dass Canonical die Software nun als stabil betrachtet. Wie bereits seit Ubuntu 23.10 ist Netplan das Backend zum NetworkManager. Netzwerkverbindungen werden nicht in /etc/NetworkManager/system-connections/ gespeichert wie auf den meisten anderen Distributionen, sondern als /etc/netplan/90-NM-*.yaml-Dateien (siehe auch meinen Bericht zu Ubuntu 23.10).
Ubuntu 24.04 kommt out-of-the-box mit HEIC/HEIF-Dateien zurecht, also mit am iPhone aufgenommenen Fotos. Vor einem dreiviertel Jahr hatte ich noch über entsprechende Probleme berichtet. Im Forum wurde damals kritisiert, dass meine Erwartungshaltung zu hoch sei. Aber, siehe da: Es geht!
AnmeldenBasis Programmierung Server
--------------- --------------- --------------
Kernel 6.8 bash 5.2 Apache 2.4
glibc 2.39 docker.io 24.0 CUPS 2.4
Gnome 46 gcc 13.2 MariaDB 10.11
X-Server 21.1 git 2.43 MySQL 8.0
Wayland 1.34 Java 21 OpenSSH 9.6
Mesa 24.0 PHP 8.3 qemu/KVM 8.2
Systemd 255 Python 3.12 Postfix 3.8
NetworkMan 1.46 Samba 4.19
GRUB 2.12
Seit ich Ubuntu auf dem Desktop kaum mehr nutze, habe ich mehr Distanz gewonnen. So fällt mein Urteil etwas milder aus ;-)
Für Einsteiger ist Ubuntu eine feine Sache: In den meisten Fällen funktioniert Ubuntu ganz einfach. Das gilt sowohl für die Unterstützung der meisten Hardware (auch relativ moderne Geräte) als auch für die Installation von Programmen, die außerhalb der Linux-Welt entwickelt werden (VSCode, Android Studio, Spotify etc.). Was will man mehr? Ubuntu sieht zudem in der Default-Konfiguration optisch sehr ansprechend aus, aus meiner persönlichen Perspektive deutlich besser als die meisten anderen Distributionen. Ich bin auch ein Fan der ständig sichtbaren seitlichen Task-Leiste. Schließlich zählt Canonical zu den wenigen Firmen, die noch Geld in die Linux-Desktop-Weiterentwicklung investieren; dafür muss man dankbar sein.
Alle, die einen Widerwillen gegenüber Snap verspüren, sollten nicht über Ubuntu/Canonical schimpfen, sondern sich für eine der vielen Alternativen entscheiden: Arch Linux, Debian, Fedora oder Linux Mint. Wer nicht immer die neueste Version braucht und sich primär Langzeit-Support wünscht, kann auch AlmaLinux oder Rocky Linux in Erwägung ziehen.
Tests
Der Multiplayer-Online-Hit League of Legends hat zum Start in den Mai ein Update auf Version 14.9 erhalten. Damit halten die Anti-Cheat-Software Vanguard und TPM-2.0-Pflicht Einzug. Spieler, die den für Windows veröffentlichten Titel zuletzt unter Linux gespielt haben, sind damit raus. Doch Riot Games sah keinen anderen Weg.
Ein Wechsel der Zertifizierungsstelle hat das öffentliche Content Delivery Network JSDelivr für einige Stunden lahmgelegt.
Der Open-Source-Videoeditor Shotcut, plattformübergreifende Videoschnittsoftware, die zahlreiche Audio- und Videoformate unterstützt, ist in der neuesten Version 24.04.28 für Windows, macOS und Linux erschienen. Neu ist unter anderem die Aktualisierung auf das Media Lovin' Toolkit („MLT“) 7.24.0.
Die Open-Source-Sammlung MKVToolnix mit Werkzeugen rund um den MKV-Container ist in Version 84.0 unter dem Codenamen „Sleeper“ mit einigen Änderungen und Verbesserungen erschienen. Hinzugefügt wurde beim MP4-Reader von „mkvmerge“ unter anderem eine Unterstützung für FLAC in MP4.
Da ich einiges an Zeit in meine auf dem Raspberry Pi 4 laufende Nextcloud investiert habe, wäre es schade, für das aktuelle Raspberry Pi OS 12, alles noch einmal aufsetzen und konfigurieren zu müssen. Obwohl die Entwickler des Betriebssystems von einem Upgrade generell abraten, habe ich mich auf die Suche nach einer guten und funktionierenden Anleitung gemacht und bin auf den vielversprechenden Artikel „Raspberry Pi OS – Update von Bullseye (11) auf Bookworm (12)“ von Sascha Syring gestoßen.
Um das Ganze ausgiebig zu testen, habe ich das Upgrade zuerst auf einem Raspberry Pi 4 durchgeführt, auf dem ein Mumble-Server läuft, den unsere Community produktiv zum Erfahrungsaustausch nutzt. Nachdem dies alles problemlos funktioniert hat, habe ich mich an meinen Nextcloud-RasPi gewagt. Was es weiter zu beachten gab, darauf gehe ich am Ende des Artikels noch ein.
Bevor es los geht muss das System auf den aktuellsten Stand unter Raspberry Pi OS 11 Bullseye gebracht werden. Hierzu führt man Folgendes aus:
sudo apt update && sudo apt upgrade && sudo apt dist-upgrade
Danach werden die Paketquellen auf das neue System Bookworm angepasst. Hierzu öffnet man die /etc/apt/sources.list
sudo nano /etc/apt/sources.list
und kommentiert alle aktiven Quellen, indem man vor jede aktive Zeile eine Raute „#“ setzt. Danach fügt man die drei Zeilen
deb http://deb.debian.org/debian bookworm main contrib non-free non-free-firmware deb http://security.debian.org/debian-security bookworm-security main contrib non-free non-free-firmware deb http://deb.debian.org/debian bookworm-updates main contrib non-free non-free-firmware
am Anfang ein und speichert die Datei mit Ctr + o ab und verlässt dann den Editor mit Ctr + x.
Das Gleiche Spiel wiederholt man mit den zusätzlichen Paketquellen.
sudo nano /etc/apt/sources.list.d/raspi.list
Hier wird nun folgende Zeile an den Anfang gesetzt:
deb http://archive.raspberrypi.org/debian/ bookworm main
Die Datei wird mit Ctr + o gespeichert und der Editor mit Ctr + x verlassen. Ist dies geschehen, können die Paketquellen neu eingelesen werden.
sudo apt update
Nun kommt der kniffligste Teil. Die Bootpartition muss an die neuen Gegebenheiten angepasst werden. Dazu wird die alte Boot-Partition ausgehängt.
sudo umount /boot
Dann wird das neue Verzeichnis /boot/firmware erstellt.
sudo mkdir /boot/firmware
Jetzt bearbeitet man die Partitionstabelle:
sudo nano /etc/fstab
Hier wird der Eintrag der Bootpartition entsprechend eingetragen. Bei mir sieht das so aus:
Die Datei wird wieder mit Ctr + o gespeichert und der Editor mit Ctr + x verlassen. Damit die Änderungen wirksam werden, wird systemd neu geladen
sudo systemctl daemon-reload
und die neue Boot-Partition gemountet.
sudo mount /boot/firmware
Im Nachgang werden die aktuelle Firmware und der aktuelle Kernel für das Raspberry Pi OS 12 (Bookworm) installiert
sudo apt install raspi-firmware linux-image-rpi-v8
und der alte Bootloader und Linux-Kernel entfernt.
sudo apt remove raspberrypi-kernel raspberrypi-bootloader
Ist dies geschehen, müssen die Paketquellen nochmalig mit
sudo apt update
eingelesen werden.
Nun kann das eigentlich Upgrade durchgeführt werden. Hierbei stoppt der Vorgang bei den wichtigsten Konfigurationsdateien. Diese werden in der Regel alle beibehalten.
sudo apt full-upgrade
Nun wird das System noch aufgeräumt.
sudo apt autoremove sudo apt clean
Nach dem Neustart
sudo reboot now
sollte nun das aktuelle Raspberry Pi OS 12 laufen. Das installierte Betriebssystem lässt man sich mit
cat /etc/os-release
anzeigen.
PRETTY_NAME="Debian GNU/Linux 12 (bookworm)" NAME="Debian GNU/Linux" VERSION_ID="12" VERSION="12 (bookworm)" VERSION_CODENAME=bookworm ID=debian HOME_URL="https://www.debian.org/" SUPPORT_URL="https://www.debian.org/support" BUG_REPORT_URL="https://bugs.debian.org/"
Mit
uname -a
kann man nun den aktuellen Kernel checken. Meine Ausgabe sieht wie folgt aus:
Linux nextcloud 6.6.20+rpt-rpi-v8 #1 SMP PREEMPT Debian 1:6.6.20-1+rpt1 (2024-03-07) aarch64 GNU/Linux
(„nextcloud“ in dieser Zeile ist der Hostname)
Abschließend sei darauf hingewiesen, dass das Upgrade einige Gefahren in sich birgt. Bitte vorher unbedingt an ein Backup denken, was im Bedarfsfall wieder eingespielt werden kann!
Eingangs des Artikels hatte ich erwähnt, dass es Weiteres zu beachten gibt. Durch das Upgrade wurden die Einstellungen des Dienstes zu meinem Turn-Server zurück gesetzt. Ein funktionierender Turn-Server ist wichtig, um reibungslosen Verlauf in Videokonferenzen zu ermöglichen.
Wer also wie ich eine Nextcloud auf dem Raspberry Pi installiert hat und bisher meinen Anleitungen gefolgt ist, muss den zeitverzögerten Start des Turnservers, wie im Artikel „coTurn zeitverzögert auf Raspberry Pi starten“ beschrieben, wieder neu konfigurieren. Dazu editiert man die Datei /lib/systemd/system/coturn.service:
sudo nano /lib/systemd/system/coturn.service
Nun fügt man den folgenden Eintrag unter [Service] ein und speichert die Änderung mit Ctlr + o.
ExecStartPre=/bin/sleep 30
Den Editor verlässt man dann wieder mit Ctrl + x. Durch den Eintrag wird nun eine Verzögerung von 30 Sekunden erzwungen. Mit
sudo service coturn restart
wird der Turnserver zeitverzögert neu gestartet. jetzt arbeitet coTURN nach dem nächsten Reboot des Raspberry Pi wie gewünscht.
Viel Erfolg!
Nicht immer lässt sich zeitnah über jede Neuigkeit berichten, manche Ereignisse sind es aber dennoch Wert, Erwähnung zu finden. In dieser Zusammenfassung überblickt die Redaktion alle wichtigen Meldungen aus der Linux-Welt der vorangegangen Woche.
Unser Handbuch zum Raspberry Pi ist soeben in der 8. Auflage erschienen:
Umfang: 1045 Seiten
Ausstattung: Farbdruck, Hard-Cover, Fadenbindung
ISBN: 978-3-8362-9666-3
Preis: Euro 44,90 (in D inkl. MWSt.)
Autoren: Michael Kofler, Christoph Scherbeck und Charly Kühnast
Umfassendes Raspberry-Pi-Know-how!
Highlights der 8. Auflage
Mehr Details zum Buch finden Sie hier.
Heute erscheint die 46. Episode des Risikozone-Podcasts und die zweite Episode, in der es um die xz-Lücke geht. Während es in der vorangegangenen Folge um die technischen Details ging, haben wir uns diesmal der Frage gewidmet, wie so ein Eingriff gegen ein Open-Source-Projekt überhaupt möglich werden konnte. Antwort: Es war umfangreiche psychische Manipulation im Spiel.
Deswegen haben wir den Social-Engineering-Experten Stephan G. Humer eingeladen. Er hat eines der ersten regelmäßigen Social-Engineering-Seminare in Deutschland etabliert und erläutert, was Social Engineering eigentlich ist, welche Methoden angewendet werden und wie man sich davor schützen kann.
Mit der heutigen Episode versuchen wir unserem ganzheitlichen Slogan "Der Podcast über Sicherheit und Zuverlässigkeit moderner Technologien" gerecht(er) zu werden und reden nicht nur über technische Details, sondern auch über sozialwissenschaftliche Aspekte und Kultur. Open-Source-Projekte bestehen nämlich nicht nur aus Code, sondern auch aus vielen zwischenmenschlichen Interaktionen, die eine - wie wir mit der Lücke sehen - auch im Bezug auf Sicherheit nicht zu vernachlässigende Rolle einnehmen.
Um dem knapp zweistündigen Interview in einem Punkt vorwegzugreifen: es gibt keine Patentlösung. Social Engineering ist unvermeidbar und wer glaubt, er wäre dem gefeit, ist umso verwundbarer gegenüber Angriffen. Ein entscheidender Punkt ist aber Gelassenheit und damit verbunden Verantwortungsbewusstsein. Wer ein Projekt beginnt und damit wächst, sollte sich als Maintainer in der heutigen Welt umso mehr Gedanken machen, wie man die Last verteilt, wieder aussteigt und Entscheidungen nicht auf eine Person konzentriert. Die Situation, als Maintainer wenig Zeit für ein Projekt zu haben, ist zwar im Einzelfall natürlich menschlich verständlich, aber ein Warnsignal.
Wir werden auf Zeiten keine zufriedenstellende Lösung finden und mit vereinfachten Lösungsansätzen arbeiten. Trotzdem ist es wichtig, ob solcher Angriffe zu wissen und wenigstens eine gesunde Skepsis an den Tag zu legen.
Wie seht ihr das? Wir freuen uns auf euer Feedback!
Das Update des Open-Source-Audiotools Audacity auf Version 3.5.0 umfasst neben der wesentlichen Neuerung zum Speichern von Projekten in der Cloud, der automatischen Tempoerkennung von importierten Loops und der Tonhöhenverschiebung, ohne dabei den ursprünglichen Clip zu zerstören, noch weitere umfangreiche Änderungen.
Das Fedora-Projekt veröffentlicht mit dem Release von Version 40 der freien Linux-Distribution zahlreiche Updates. Im Fokus stehen die neuen Desktop-Umgebungen KDE Plasma 6 sowie Gnome 46. Obendrein rüstet das Team ihr Betriebssystem mit PyTorch und ROCm 6 mit Fokus auf AI-Aufgaben aus.
Das Update des Open-Source-Audiotools Audacity auf Version 3.5.0 umfasst neben der wesentlichen Neuerung zum Speichern von Projekten in der Cloud, der automatischen Tempoerkennung von importierten Loops und der Tonhöhenverschiebung, ohne dabei den ursprünglichen Clip zu zerstören, noch weitere umfangreiche Änderungen.
Ich bin in meiner Familie der Nerd. Ich kümmere mich um den Internetzugang, das WLAN, die Speicherung der Familienfotos, etc. Ja manchmal kümmere ich mich sogar um Drucker.
Meine Familie vertraut darauf, dass das Heimnetzwerk die meiste Zeit des Jahres reibungslos funktioniert. Und wenn dies nicht der Fall ist, ist es mein Job, die Sache wieder in Ordnung zu bringen.
Erkennt ihr euch in dieser Beschreibung wieder? Dann habe ich gleich noch weitere Fragen an euch.
Stellt euch vor, dass ihr eines Tages nicht mehr für eure Familie da sein könnt und eure Angehörigen plötzlich allein mit der IT-Umgebung zurechtkommen müssen, die ihr hinterlassen habt.
Bitte teilt eure Erfahrungen und Ideen in den Kommentaren zu diesem Beitrag. Habt ihr selbst schon zu diesem Thema gebloggt? Dann teilt doch bitte den Link zu eurem Beitrag mit mir und den Leserinnen und Lesern dieses Blogs.
Gerade der Abschnitt zur Entstörung von IT-Komponenten wird sicherlich eine Herausforderung. Generationen von Supportern werden ein Lied davon singen können, doch es hilft ja nunmal alles nichts. Wir sind unseren Angehörigen diese Informationen schuldig, wollen wir sie nicht hilflos zurücklassen.
Für mich ist eine Dokumentation, mit der ein Mensch mit IT-Affinität arbeiten kann das Muss und Hinweise zur Entstörung für technische Laien die Kür.
Wie viele Nerds betreibe auch ich ein kleines Heimlabor. Beim Aufbau des Heimnetzwerks habe ich darauf geachtet, dass mein Heimlabor komplett abgeschaltet werden kann, ohne die Funktion des Heimnetzwerks und den Internetzugang negativ zu beeinflussen.
Dies ermöglicht es mir, in meinem Heimlabor häufige Änderungen durchführen zu können, ohne dass dadurch Änderungen an der Notfalldokumentation notwendig werden.
Dann werde ich mal ein Git-Repository im Heimnetzwerk erstellen und ein LaTeX-Dokument beginnen.
Ich freue mich, an dieser Stelle von euren Ideen und Vorgehensweisen zu lernen und das Thema mit euch zu diskutieren.
Nicht immer lässt sich zeitnah über jede Neuigkeit berichten, manche Ereignisse sind es aber dennoch Wert, Erwähnung zu finden. In dieser Zusammenfassung überblickt die Redaktion alle wichtigen Meldungen aus der Linux-Welt der vorangegangen Woche.
Du willst KI-Bilder offline und ohne Abo auf Deinem eigenen Rechner erstellen? Dann brauchst Du nur zwei Dinge: einen PC mit einer halbwegs aktuellen Grafikkarte (ab etwa 6 bis 8 GByte VRAM, ideal NVIDIA) und eine kostenlose Software wie Stable Diffusion samt Oberfläche. Das Ganze kostet Dich keinen Cent – nur etwas Zeit und Speicherplatz. Mit GPT4All gibt es bereits einen Chatbot wie ChatGPT, den Du auf Deinem Computer installieren und offline benutzen kannst. Möchtest Du offline Bilder mithilfe einer […]
Der Beitrag Stable Diffusion auf Ubuntu /Linux Mint – KI-Bilder offline erstellen ist von bitblokes.de.
Es gibt eine neue Version der speziellen Linux-Distribution Clonezilla Live. Neben diversen Bugfixes gibt es auch nennenswerte Verbesserungen. Clonezilla Live 3.1.2-22 basiert auf dem Debian Sid Repository mit Stand 8. April 2024. Der Linux-Kernel wurde bei der speziellen Linux-Distribution auf 6.7.9-2 aktualisiert. Mit an Bord ist auch ezio 2.0.11. Zudem gibt es ein neues Format für Meldungen, die an ocsmgrd gesendet werden. Um die Nachrichten zu trennen, benutzt das System ein Komma. Clonezilla-bezogenen Log-Dateien rotiert das Betriebssystem nun und empfängt […]
Der Beitrag Clonezilla Live 3.1.2-22 – wichtige Verbesserungen und Bugfixes ist von bitblokes.de.
ChatGPT, Copilot & Co. verwenden Large Language Models (LLMs). Diese werden auf leistungsstarken Servern ausgeführt und als Cloud-Services angeboten. Das funktioniert wunderbar. Aber nicht jeder will Daten, Text und Code ständig in die Cloud hochladen. Kann man also — mit »gewöhnlicher« Hardware — LLMs auch lokal ausführen?
Tatsächlich ist das verblüffend einfach. Das Tool der Wahl heißt Ollama. Was Docker für Container ist, ist Ollama für LLMs!
Ollama kann ziemlich mühelos unter Linux, macOS und Windows installiert werden. Unter Windows und macOS starten Sie Ollama als Hintergrunddienst mit einer winzigen grafischen Oberfläche (im Prinzip nur ein Icon, das den Status anzeigt). Unter Linux richten Sie den Dienst mit systemctl ein:
systemctl enable --now ollama
Jetzt können Sie Ollama mit dem gleichnamigen Kommando im Terminal ausführen. Mit ollama run <llmname> installieren Sie eines der öffentlich verfügbaren Sprachmodelle (mehr dazu im nächsten Abschnitt) und können dann im Textmodus Kommandos ausführen:
ollama run llama2
>>> I need a regex to verify a date in US format. Can you help?
Of course! To match a date in the format of "MM/DD/YYYY" (month-day-year)
or "MM/DD/YYYY HH:MM AM/PM", you can use the following regular expression:
\b(\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4})|(\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4} \d{0,2})?\b
Here's a breakdown of how this regex works:
* \b: Matches a word boundary (the start or end of a word) to ensure
we're matching the entire date field.
* (\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4}): Matches the month/day/year format. The
(\d{1,2}) captures the month and day as individual digits (0-2
digits for the month and 1-2 digits for the day). The / separates
the date components.
* |: Or, used to match the alternative format.
* (\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4} \d{0,2})?: Matches the month/day/year with
time format. The (\d{1,2}) captures the month and day as individual
digits (0-2 digits for the month and 1-2 digits for the day). The /
separates the date components. The \d{0,2} matches the time component
(0-2 digits representing the hour and minute).
* \b: Matches a word boundary to ensure we're matching the entire date field again.
Note that this regex will match both US and international dates in the
"MM/DD/YYYY" format, as well as dates in the "MM/DD/YYYY HH:MM AM/PM"
format. If you need a more specific format (e.g., only US dates),
feel free to modify the regex accordingly.
Manche Sprachmodelle können auch Deutsch (nochmals llama2), wenngleich die sprachliche Qualität mitunter nur mittelmäßig ist.
>>> Was ist der Dopplereffekt?
Der Dopplereffekt ist ein physikalischer Effekt, der durch die Beugung von
Lichtwellen verursacht wird, wenn diese durch eine mediummässige Materie
passt. In einer bestimmten Umgebung oder Situation kann das Licht, das durch
eine bestimmte Fläche oder ein Objekt passt, sich "verlangsamen" und eine
Dopplereffekthelligkeit erzeugen.
Der Dopplereffekt ist ein spezifischer Effekt, der auf der Beugung von
Lichtwellen basiert. Wenn Licht durch ein Medium passt, wird es durch die Faser
des Mediums beugt und umgestaltet. Die Intensität des Lichts, das durch ein
Medium passt, kann sich durch den Dopplereffekt ändern.
Im Alltag können wir den Dopplereffekt beispielsweise bei der Anähnlichkeit von
Objekten in einer Ferne sehen. Wenn ein Auto oder eine andere Objekte in der
Ferne auf uns zukommt, wird es durch die Luft des Raumes beugt und erscheint
größer und weiter weg, als es tatsächlich ist.
Der Dopplereffekt kann auch in anderen Bereichen wie der Optik, Elektrotechnik
oder Medizin verwendet werden. Zum Beispiel können Dopplereffekte in der
Medizin verwendet werden, um die Blutungen in einem Körperteil zu bestimmen.
Es gibt verschiedene Arten von Dopplereffekten, darunter:
* LichtDopplereffekt: Der Effekt, den das Licht erzeugt, wenn es durch ein
Medium passt.
* ZeitDopplereffekt: Der Effekt, den die Zeit erzeugt, wenn sie durch ein
Objekt oder eine bestimmte Umgebung verändert wird.
* Räumliche Dopplereffekte: Der Effekt, den die räumliche Position von Objekten
oder der Standort eines Beobachters auf die Erscheinung des Dopplereffekts
ausübt.
Insgesamt ist der Dopplereffekt ein interessanter und wichtiger
physikalischerEffekt, der in vielen Bereichen der Wissenschaft und Technologie
Verwendung findet.
Ollama stellt seine Funktionen über eine REST-API zur Verfügung und kann somit lokal auch durch eigene Scripts und Editor-Plugins (z.B. Continue für VSCode) genutzt werden. Natürlich gibt es auch Module/Bibliotheken für diverse Sprachen, z.B. für Python.
Die bekanntesten Sprachmodelle sind zur Zeit GPT-3.5 und GPT-4. Sie wurden von der Firma openAI entwickelt und sind die Basis für ChatGPT. Leider sind die aktellen GPT-Versionen nicht öffentlich erhältlich.
Zum Glück gibt es aber eine Menge anderer Sprachmodelle, die wie Open-Source-Software kostenlos heruntergeladen und von Ollama ausgeführt werden können. Gut geeignet für erste Experimente sind llama2, gemma und mistral. Einen Überblick über wichtige, Ollama-kompatible LLMs finden Sie hier:
Noch viel mehr LLMs finden Sie auf HuggingFace, einer öffentlichen Plattform für KI-Forscher und -Anwender:
Viele Sprachmodelle stehen in unterschiedlicher Größe zur Verfügung. Die Größe wird in der Anzahl der Parameter gemessen (7b = 7 billions = 7 Milliarden). Die Formel »größer ist besser« gilt dabei nur mit Einschränkungen. Mehr Parameter versprechen eine bessere Qualität, das Modell ist dann aber langsamer in der Ausführung und braucht mehr Platz im Arbeitsspeicher. Die folgende Tabelle gilt für llama2, einem frei verfügbaren Sprachmodell der Firma Meta (Facebook & Co.).
Name. Parameter Größe
---------- ---------- --------
llama2 7 Mrd. 4 GB
llama2:13b 13 Mrd. 7 GB
llama2:70b 70 Mrd. 39 GB
Wenn Sie llama2:70b ausführen wollen, sollte Ihr Rechner über 64 GB RAM verfügen.
Update: Quasi zugleich mit diesem Artikel wurde llama3 fertiggestellt (Details und noch mehr Details). Aktuell gibt es zwei Größen, 8b (5 GB) und 80b (40 GB).
Ollama kann aber auch KI-Modelle zur Bildverarbeitung ausführen, z.B. LLaVA (siehe https://ollama.com/blog/vision-models).
ollama run llava:13b
>>> describe this image: raspap3.jpg
Added image 'raspap3.jpg'
The image shows a small, single-board computer like the Raspberry Pi 3, which is
known for its versatility and uses in various projects. It appears to be connected
to an external device via what looks like a USB cable with a small, rectangular
module on the end, possibly an adapter or expansion board. This connection
suggests that the device might be used for communication purposes, such as
connecting it to a network using an antenna. The antenna is visible in the
upper part of the image and is connected to the single-board computer by a
cable, indicating that this setup could be used for Wi-Fi or other wireless
connectivity.
The environment seems to be an indoor setting with wooden flooring, providing a
simple and clean background for the electronic components. There's also a label
on the antenna, though it's not clear enough to read in this image. The setup
is likely part of an electronics project or demonstration, given the simplicity
and focus on the connectivity equipment rather than any additional peripherals
or complex arrangements.
Eigentlich eine ganz passable Beschreibung für das folgende Bild!
Es ist erstaunlich, wie rasch die Qualität kommerzieller KI-Tools — gerade noch als IT-Wunder gefeiert — zur Selbstverständlichkeit wird. Lokale LLMs funktionieren auch gut, können aber in vielerlei Hinsicht (noch) nicht mit den kommerziellen Modellen mithalten. Dafür gibt es mehrere Gründe:
Auch das Budget für das Trainingsmaterial ist größer.
Kommerzielle Modelle sind oft größer und laufen auf besserer Hardware. Das eigene Notebook ist mit der Ausführung (ganz) großer Sprachmodelle überfordert. (Siehe auch den folgenden Abschnitt.)
Wodurch zeichnet sich die geringere Qualität im Vergleich zu ChatGPT oder Copilot aus?
Wenn Sie LLMs zum Coding verwenden, passt der produzierte Code oft weniger gut zur Fragestellung.
Die Antworten werden je nach Hardware viel langsamer generiert. Der Rechner läuft dabei heiß.
Die meisten von mir getesteten Modelle funktionieren nur dann zufriedenstellend, wenn ich in englischer Sprache mit ihnen kommuniziere.
Als Minimal-Benchmark haben Bernd Öggl und ich das folgende Ollama-Kommando auf diversen Rechnern ausgeführt:
ollama run llama2 "write a python function to extract email addresses from a string" --verbose
Die Ergebnisse dieses Kommandos sehen immer ziemlich ähnlich aus, aber die erforderliche Wartezeit variiert beträchtlich!
Update: Grafische Darstellung der Geschwindigkeit unter https://kofler.info/mini-benchmark-fuer-die-ausfuehrung-lokaler-sprachmodelle/
Lenovo T16, Linux. 12th Gen Intel i5-1250P cores=12, 32 GiB RAM, Alder Lake-P Integrated Graphics Controller
total duration: 4m7.981004535s
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Lenovo P1 (2018), Linux. Intel i8750H 6 cores / 12 threads, 32 GiB RAM, NVIDIA Quadro P1000
Die GPU wurde nicht genutzt.
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MacBook Air 2020, M1, 8GiB RAM
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MacBook Air M2 2023, 24 GB
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MacBook Pro M3 Pro 2023, 36 GB
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Bzw. mit llama3:8b: 26,6 tokens/s.
Windows PC i7 64GB RAM + Nvidia 3070
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Linux PC, AMD Ryzen 5 7600 64 GB RAM + Nvidia RTX3090 mit 24 GB RAM
(mit llama3)
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prompt eval duration: 17.275ms
prompt eval rate: 0.00 tokens/s
eval count: 473 token(s)
eval duration: 4.948306s
eval rate: 95.59 tokens/s
Grundsätzlich kann Ollama GPUs nutzen (siehe auch hier und hier). Im Detail hängt es wie immer vom spezifischen GPU-Modell, von den installierten Treibern usw. ab. Wenn Sie unter Linux mit einer NVIDIA-Grafikkarte arbeiten, müssen Sie CUDA-Treiber installieren und ollama-cuda ausführen. Beachten Sie auch, dass das Sprachmodell im Speicher der Grafikkarte Platz finden muss, damit die GPU genutzt werden kann.
Apple-Rechner mit M1/M2/M3-CPUs sind für Ollama aus zweierlei Gründen ideal: Es gibt keinen Ärger mit Treibern, und der gemeinsame Speicher für CPU/GPU ist vorteilhaft. Die GPUs verfügen über so viel RAM wie der Rechner. Außerdem bleibt der Rechner lautlos, wenn Sie Ollama nicht ununterbrochen mit neuen Abfragen beschäftigen. Allerdings verlangt Apple leider vollkommen absurde Preise für RAM-Erweiterungen.
Zum Schluss noch eine Bitte: Falls Sie Ollama auf Ihrem Rechner installiert haben, posten Sie bitte Ihre Ergebnisse des Kommandos ollama run llama2 "write a python function to extract email addresses from a string" --verbose im Forum!
Weitere Links zum Thema GPU/NPU-Nutzung:
Ab sofort kannst Du Tor Browser 13.0.14 herunterladen oder bestehende Installationen aktualisieren. Aktuelle Versionen des Browsers aktualisieren sich selbst. Hier siehst Du, wie das bei mir abläuft. Tor Browser 13.0.14 bringt wichtige Sicherheits-Updates bezüglich Firefox mit sich. Ein Bugfix beschäftigt sich mit Fingerprinting, beziehungsweise ist eine Schutzmaßnahme gegen Fingerprinting. Bei der neuesten Version wurde Tor auf 0.4.8.11 aktualisiert. Für Linux, macOS und Windows basiert Tor Browser 13.0.14 auf Firefox 115.10.0esr. Für Android wurde die Software auf GeckoView 115.10.0esr aktualisiert. Für […]
Der Beitrag Tor Browser 13.0.14 – Mullvad Browser 13.0.14 ist von bitblokes.de.
Die neueste Version der kostenlosen Virtualisierungs-Software VirtualBox 7.0.16 ist eine Wartungs-Version und bringt daher keine allzu großen Neuerungen mit sich. Nennenswert ist allerdings die anfängliche Unterstützung für Linux-Kernel 6.9 (Linux Host und Gast) und 6.8 (Linux-Gast-Erweiterungen). Die Unterstützung für Linux-Kernel 6.8 bedeutet, dass Du ab sofort auch Distributionen innerhalb einer virtuellen Maschine betreiben kannst, die Kernel 6.8 einsetzen. Die anfängliche Unterstützung für Kernel 6.9 bedeutet, dass Du VirtualBox auch auf Computern installieren kannst, die mit Linux 6.9 laufen. Für Linux […]
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Ab sofort gibt es mit Lakka 5.0 die neuste Version der speziellen Linux-Distribution. Es ist eine schlanke Linux-Distribution, die einen kleinen Computer in eine vollwertige Retrogaming-Konsole verwandelt. Seit Version 4.3 gibt es einige nennenswerte Änderungen und Neuerungen. Lakka 5.0 basiert etwa auf dem Build-System von LibreELEC 11.0. Weitere Neuerungen und Änderungen in Lakka 5.0 Das Team hat RetroArch auf Version 1.17.0 aktualisiert. Mesa ist als Version 24.0.4 vorhanden. Ebenso gibt es aktualisierte Linux-Kernel. Das sind: Die entsprechenden Systeme und Emulatoren […]
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