Firefox 127 bekommt eine kleine, aber praktische Funktion, von der vor allem Nutzer mit vielen offenen Tabs profitieren. Damit lassen sich mehrfach geöffnete Tabs schließen.

Manchmal kommt es vor, dass man bestimmte Websites mehrfach geöffnet hat. Gerade mit einer größeren Anzahl offener Tabs kann dies sehr leicht passieren. Ab Firefox 127 gibt es im Kontextmenü der Tabs einen neuen Eintrag, um sämtliche Duplikate des ausgewählten Tabs zu schließen. So muss man nicht länger nach anderen Tabs mit gleicher URL suchen, um diese zu schließen.

Firefox 127 wird nach aktueller Planung am 11. Juni 2024 erscheinen.

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Mozilla hat Firefox 125.0.3 veröffentlicht und behebt damit mehrere Probleme der Vorgängerversion.

Download Mozilla Firefox 125.0.3

Seit Veröffentlichung von Firefox 125 beklagten einige Nutzer, dass Firefox vermeintlich selbständig Tabs mit der URL https://0.0.0.1 öffnete. Grund hierfür war ein Fehler in Firefox, der unter normalen Umständen nur sehr unwahrscheinlich ausgelöst worden ist, aber durch Malware auf dem System des Anwenders sichtbar wurde. Den in Firefox vorhandenen Fehler hat Mozilla mit Firefox 125.0.3 behoben.

Ein Fehler beim Drag and Drop von Text mit Unicode-Zeichen auf Linux-Systemen wurde korrigiert.

Auf Webkompatibilitäts-Seite wurde ein Problem mit dem Fokus-Handling von <select>-Elementen, ein Fehler bei der Überprüfung von arguments.length bei Generator- und asynchronen Funktionen ohne Argumente sowie ein Performance-Problem bei Animationen behoben.

Für Nutzer von Firefox in japanischer Sprache konnte es auf manchen Seiten dazu kommen, dass chinesische anstelle japanischer Kanji-Zeichen angezeigt worden sind.

Bei einer Umfrage, welche auf der Standard-Startseite von Firefox erscheinen kann, war die Schrift bei Verwendung mancher Themes nicht lesbar.

Für Nutzer in den USA zeigt Firefox in der Adressleiste unter anderem auch Vorschläge für die MDN Web Docs und Yelp. Für diese Vorschläge hatte der Link auf support.mozilla.org im entsprechenden Menü nicht funktioniert.

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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.

Systemupgrade

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

Paketquellen

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

Bootpartition

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

Bootloader und Kernel

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.

Upgrade

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

System aufräumen

Nun wird das System noch aufgeräumt.

sudo apt autoremove
sudo apt clean

Neustart

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!

Noch zu erwähnen

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!

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!

• Linux mit dem Raspberry Pi.
• Der Raspberry Pi als Multimedia-Center und Spiele-Konsole
• Programmierung: Einführung, Grundlagen und fortgeschrittene Techniken, Schwerpunkt Python, außerdem bash, PHP, C, Wolfram Language.
• Elektronik und Komponenten: von LEDs zu Schrittmotoren, jede Art von Sensoren (Ultraschall, Wasserstand etc.), Bussysteme, Erweiterungen (Gertboard & Co.).
• Projekte: Home Automation, RFID-Reader, Stromzähler auslesen, WLAN- und TOR-Router, Luftraumüberwachung, NAS etc.
• Raspberry Pi Pico: MicroPython-Programmiertechniken, CO2-Ampel, Ultraschall-Entfernungsmessung
• Mit Geleitwort von Eben Upton

Highlights der 8. Auflage

• aktualisiert im Hinblick auf die neuen Modelle Raspberry Pi 5, Raspberry Pi Zero 2 und Raspberry Pico W
• berücksichtigt Raspberry Pi OS »Bookworm«
• PCIe-SSD statt SD-Karte
• PXE-Boot
• GPIO Reloaded: Neue Bibliotheken zur GPIO-Programmierung in der Bash, in Python und in C
• Webserver auf dem Pico W realisieren
• Home Assistant

Mehr Details zum Buch finden Sie hier.

Ab Firefox 126 wird es möglich sein, ein Hintergrundbild für die Standard-Startseite von Firefox zu setzen. Dabei lässt Firefox für helle sowie dunkle Themes aus jeweils sechs verschiedenen Hintergrundbildern wählen.

Die Standard-Startseite von Firefox, welche auch beim Öffnen eines neuen Tabs erscheint, kann ab Firefox 126 mit einem Hintergrundbild verschönert werden. Dazu muss über about:config der Schalter browser.newtabpage.activity-stream.newtabWallpapers.enabled auf true gesetzt werden. Danach kann in den Einstellungen der Startseite aus sechs Hintergrundbildern eines gewählt werden. Je nachdem, ob ein helles oder dunkles Theme genutzt wird, stehen dabei unterschiedliche Hintergrundbilder zur Verfügung.

Firefox 126 wird nach aktueller Planung am 14. Mai 2024 erscheinen, wobei das Feature in Firefox 126 standardmäßig voraussichtlich noch nicht aktiviert sein wird und wie oben beschrieben via about:config aktiviert werden muss.

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Heute haben vereinzelt Websites über eine angebliche Veröffentlichung von Thunderbird 125 berichtet. Dabei handelt es sich um eine Falschmeldung. Eine offizielle Thunderbird 125-Veröffentlichung existiert nicht.

Manche Website hat sich in ihrem wahnwitzigen Kampf um Klicks dazu verleiten lassen, über eine angebliche Veröffentlichung von Thunderbird 125 zu schreiben, obwohl es weder Release Notes noch eine offizielle Ankündigung einer solchen Version gibt. Anlass dafür dürfte sein, dass sich ein entsprechender Build in Mozillas Downloadarchiv finden lässt – welches noch nie eine offizielle Downloadquelle für Endnutzer war. Aus diesem Grund gibt es an dieser Stelle auch keinen Link.

Wie bereits im vergangenen Jahr berichtet, wird es, wie schon bei Firefox, auch bei Thunderbird in Zukunft wieder monatliche Feature-Updates geben. Auf dem Weg dahin sind für das Thunderbird-Team einige infrastrukturelle Vorbereitungen zu treffen. In diesem Zusammenhang steht auch die Erstellung des vermeintlichen Thunderbird 125. Die Version ist aber nicht für die Veröffentlichung bestimmt. Dass es einen „Thunderbird 125“ als offizielle Veröffentlichung nicht gibt, wurde mir auf Nachfrage auch vom Thunderbird-Team bestätigt.

Wer sich den angeblichen Thunderbird 125 heruntergeladen hat, hat sich damit de facto eine unfertige, nicht abschließend getestete und nicht freigegebene Beta-Version von Thunderbird heruntergeladen, von der auch nicht klar ist, wie es sich bis zur tatsächlichen Veröffentlichung einer Thunderbird-Version auf diesem Release-Kanal mit Sicherheits-Updates verhalten wird.

Das nächste geplante Feature-Update wird nach aktuellem Stand Thunderbird 128 sein, mit dessen Veröffentlichung nicht vor Mitte Juli zu rechnen ist.

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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!

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.

• Wie bereitet ihr eure Familie auf diesen Fall vor?
• Habt ihr mit euren Angehörigen mal über dieses Thema gesprochen?
• Wie dokumentiert ihr euer Heimnetzwerk, sodass eure Angehörigen etwas mit der Dokumentation anfangen können?

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.

Gedanken zur Dokumentation

• Die Dokumentation soll in ausgedruckter Form vorliegen, um auch bei einem Totalausfall des Heimnetzwerks nutzbar zu sein
• Es ist eine leichtverständliche Sprache zu wählen, die ohne Fachchinesisch auskommt oder notwendige Fachbegriffe erklärt, damit auch Nicht-IT-Personal den Text verstehen und Anweisungen folgen kann
• Hinzugezogenem IT-Support-Personal soll die Dokumentation ebenfalls nützlich sein
• Die Gliederung orientiert sich an Anwendungsfällen der Nutzer; mögliche Überschriften sind
  • Wie kommt das Internet ins Haus?
  • Wie wird das Internet im Haus verteilt?
  • Wo finde ich unsere Fotos, Videos, Dokumente und digitalen Einkäufe?
  • Was kann ich tun, wenn
    • das Internet nicht geht
    • das WLAN nicht geht
    • das weiße Ding im Keller blinkt/piept

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.

• Was denkt ihr?
• Könnt ihr meinem Ansatz folgen?
• Habe ich etwas vergessen?

Trennung von Heimlabor und Heimnetzwerk

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.

Frisch ans Werk

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.

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 KI erstellen, dann eignet sich Stable Diffusion hervorragend dafür. Auch diese Software kannst Du offline installieren und nutzen. Vorteilhaft ist ein schneller Computer mit ordentlich Speicher und im Idealfall eine schnelle Grafikkarte. Mein Tuxedo Fusion ist auf jeden Fall schnell genug und hat ausreichend RAM, um binnen weniger Sekunden KI-Bilder mit Stable Diffusion zu erstellen […]

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

Ollama anwenden

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.

Öffentliche Sprachmodelle

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:

https://ollama.com/library

Noch viel mehr LLMs finden Sie auf HuggingFace, einer öffentlichen Plattform für KI-Forscher und -Anwender:

https://huggingface.co/models

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).

Bildverarbeitung

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!

Praktische Erfahrungen, Qualität

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:

• Bei kommerziellen Modellen fließt mehr Geld und Mühe in das Fine-Tuning.

• 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?

• Die Antworten sind weniger schlüssig und sprachlich nicht so ausgefeilt.

• 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.

Die optimale Hardware für Ollama

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

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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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eval count:           473 token(s)
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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!

Quellen/Links

• https://ollama.com
• https://github.com/ollama/ollama
• https://github.com/ollama/ollama-python
• https://continue.dev/docs/intro
• https://ollama.com/library
• https://huggingface.co/models
• https://ollama.com/blog/llama3
• https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct
• https://ollama.com/blog/vision-models
• https://llama.meta.com
• https://llava-vl.github.io
• https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/gpu.md
• https://github.com/ollama/ollama/issues/1651

Weitere Links zum Thema GPU/NPU-Nutzung:

• https://github.com/ollama/ollama/issues/1986 (macOS: max. 2/3 bzw. 3/4 des RAMS für GPU)
• https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ckoyn4/mac_studio_with_192gb_still_the_best_option_for_a/
• https://blog.tarsis.org/2024/04/22/the-case-for-mac-power-usage/

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 […]

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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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Western Digital hat auf der NAB 2024 einige neue und spannende Technologien sowie Storage-Lösungen angekündigt. Ziemlich beeindruckend finde ich die Ankündigungen von microSD-Karten mit 2 TByte Speicher und SD-Karten mit 4 TByte Platz. Ein Raspberry Pi 5 mit so viel Speicherplatz ist fast schon ein vollwertiger Computer. Wobei man hier anmerken muss, dass es microSD-Karten mit 1,5 TByte bereits gibt und das ebenfalls ordentlich viel Platz ist. Genügend Platz kann man allerdings nie haben und daher ist die Ankündigung von […]

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Der Entwickler von ClamTk hat angekündigt, dass er das Projekt nach über 20 Jahren Pflege einstellt. Um es gleich vorwegzunehmen. ClamTk wurde als benutzerfreundliches Frontend für ClamAV entwickelt. ClamAV wird weiter entwickelt und auch gewartet, nur das unabhängig davon entwickelte Frontend wird nicht mehr gepflegt. Der Entwickler gibt einige Gründe an, warum er das Projekt nicht weiterführen möchte und die hören sich ziemlich frustriert an, wenn ich ehrlich bin. Hier eine grobe Übersetzung davon: Laut eigenen Aussagen könnte er noch […]

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Der Raspberry Pi hat sich in den letzten Jahren von einem kleinen Minicomputer für Bastler und Nerds zu einem vollwertigen und verhältnismäßig leistungsfähigem Rechner entwickelt. Nicht wenige Anwender freuen sich darüber, für wenig Geld einen vollwertigen Miniserver zu bekommen. 

Beim Einsatz des Raspberry Pi für den produktiven Einsatz als Server ist zu beachten, dass auch die angeschlossene Hardware hierfür geeignet sein sollte. Ein Gehäuse, bei dem er Pi überhitzt, ist genau so schädlich wie eine SD-Karte als Festplatte, da diese nicht für den Dauerbetrieb geeignet ist.

Durch den Einsatz rund um die Uhr gibt es sehr viele Schreib- und Lesevorgänge auf der SD-Karte. Hierfür sind diese Karten aber nur bedingt geeignet. Bei den ersten Raspberry Pi Generationen hatte ich sehr häufig Datenverlust, weil die SD-Karte den Geist aufgegeben hat. 

Inzwischen läuft auf dem Pi bei mir eine Instanz von Home Assistant. Hier werden rund um die Uhr Daten aufgezeichnet und Automationen ausgeführt. Auch andere Dienste laufen hier, von denen ich keinen Ausfall erleiden möchte. 

Außerdem sind die Lese- und Schreibgeschwindigkeiten einer SD-Karte sehr limitiert. Eine moderne SSD ist um ein Vielfaches schneller. Das wird vor allem dann deutlich, wenn man in Home Assistant Datenmengen abfragt, z.B. Diagramme anzeigt. Ladezeiten von mehreren Sekunden sind dann keine Seltenheit.

Die Konsequenz daraus ist, dass ich den Raspberry von einer SD-Karte auf eine SSD-Karte umziehen möchte. Dadurch, dass hier ein Produktivsystem läuft, möchte ich alle Installationen, Daten und Einstellungen möglichst verlustfrei auf das neue Medium umziehen. Wie ich das gemacht habe, erfahrt hier in folgendem Tutorial.

Schritt 0: Geschwindigkeit testen (optional)

Um einen Geschwindigkeitsvorteil in messbare Größen zu fassen, kann man als Referenz einen Geschwindigkeitstest der SD-Karte machen. Mit dem folgenden Befehl werden Beispieldateien geschrieben. Der Befehl gibt aus, wie schnell die Geschwindigkeit dabei war. 

$ dd if=/dev/zero of=/tmp/speedtest1.img bs=20MB count=5
5+0 records in
5+0 records out
100000000 bytes (100MB, 95 MiB) copied, 11.9403 s, 8.4 MB/s

Wenn der Umzug fertig ist, kann man diesen Test wiederholen. Bei mir kam ich von ca. 8,4 MB/s Schreibgeschwindigkeit auf 168 MB/s. Das hat sich mal gelohnt!

Schritt 1: SSD erstmals anschließen

In meinem Fall handelt es sich um eine externe SSD, die über USB 3.0 angeschlossen wird. Nachdem ich sie angesteckt habe, prüfe ich ob sie rechtmäßig erkannt wird, indem ich den folgenden Befehl eingebe und in der Ausgabe nach der SSD suche.

$ lsblk

Schritt 2: Installation von RPi-clone

Auf Github gibt es ein kleines Projekt, das viele Funktionen beinhaltet. Das Programm kopiert den Inhalt der SD-Karte auf die SSD, sodass von ihr gebootet werden kann und alle Einstellungen vorhanden sind.

$ git clone https://github.com/billw2/rpi-clone.git
$ cd rpi-clone
$ sudo cp rpi-clone /usr/local/sbin/sys-clone
$ sudo cp rpi-clone-setup /usr/local/sbin/sys-clone-setup

Schritt 3: Services stoppen und Kopiervorgang starten

Am besten ist es, wenn kein Service mehr läuft und der Kopiervorgang ungestört durchlaufen kann. Daher erst prüfen, was alles läuft, danach einzeln beenden

$ sudo systemctl stop cron
$ sudo systemctl stop nginx
$ sudo systemctl stop docker usw.

Schritt 4: Kopiervorgang starten

Aus dem Check von Schritt 1 kennen wir bereits die Bezeichnung der Festplatte. Auf diese müssen wir nun verweisen mit dem Befehl:

$ rpi-clone sda

Der Wizard hält zunächst an und berichtet uns über den Zustand des Systems. Wenn alles korrekt ist, kann der Vorgang mit der Eingabe von „yes“ gestartet werden.

Schritt 5: Raspberry Pi herunterfahren und von SSD booten

Nach Ende des Kopiervorgangs fährt man den Raspberry Pi herunter.

$ sudo shutdown now

Anschließend von der Stromversorgung trennen, die SD-Karte entfernen, und die Spannungsversorgung wieder herstellen. Jetzt bootet der Raspberry von SSD und ist sehr viel schneller.

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Das Ubuntu-Team hat die Beta-Version von Ubuntu 24.04 LTS Noble Numbat zur Verfügung gestellt. Sie hat sich wegen des xz-Problems bekanntlich etwas verzögert. Die Beta-Version bietet wie üblich nicht nur Abbilder für Ubuntu Desktop, Server und Cloud, sondern es gibt auch Images für die zahlreichen Derivate. Die Beta-Abbilder sollten keine sogenannten Showstopper haben und eine normale Nutzung sollte möglich sein. Allerdings ist es eine Beta-Version, die sich möglicherweise nicht für den produktiven Einsatz eignet. Noble Numbat bietet Linux-Kernel 6.8, GNOME […]

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