Computer und Menschen älterer Generation. Altes und neues Konsumverhalten von Informationen.

Willkommen zurück. Schön, dass Du da bist. Im Hause Fedora steht ein Runder an. Fedora 40 ist der Jubilar und macht den Auftakt in diesem Jahr. In diesem Video schauen wir uns Fedora 40 etwas genauer an, was es alles im Gepäck hat. Eckpunkte über Fedora Den meisten von Euch dürfte Fedora ein Begriff sein....

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Mit der Open-Source-Anwendung paperless-ngx auf einem Server, Raspi oder NAS sowie einem Einzugscanner gehört Dokumentenchaos der Vergangenheit an.

Das fnordkollektiv bietet mit WA-Backstage eine quelloffene Arbeitsplatzverwaltung auf der Arbeitsplatz-Suite WorkAdventure. Damit lassen sich Remote-Arbeitsplätze genauso wie Online-Konferenzen verwalten.

12 Jahre alter Raspberry Pi dient als Streaming Server, mit Alpine Linux und MPD.

Clonezilla Live dient dem Erstellen von bitgenauen Kopien und Images von Festplatten oder Partitionen. Gerade ist die gegen die XZ-Lücke immune Version 3.1.2-22 erschienen.

Quelle

Das LXQt-Team hat Version 2.0 der leichtgewichtigen Desktop-Umgebung veröffentlicht. Hauptziel für die neue Major-Version von LXQt war die Umstellung auf Qt 6, die nun abgeschlossen ist.

Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hat eine Cybersicherheitsempfehlung für den sicheren Einsatz von Edge und Fog Computing veröffentlicht.

Die deutschen Online-Shopper schicken 11 Prozent ihrer Online-Käufe zurück.

Wir zeigen, wie Sie Proxmox aufsetzen, virtuelle Maschinen erstellen oder bestehende importieren und was man beachten muss, um es produktiv zu nutzen.

Eine Sicherheitslücke in Flatpak erlaubte die Ausführung von Befehlen außerhalb der Sandbox. Eine Aktualisierung auf Version 1.14.6 wird empfohlen.

Quelle

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 […]

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Mozilla hat Firefox 125 für Android veröffentlicht. Dieser Artikel beschreibt die Neuerungen von Firefox 125 für Android.

Download Firefox für Android im Google Play Store

Neuerungen von Firefox 125 für Android

Firefox berücksichtigt nun auch in sogenannten „Custom Tabs“, ob ein helles oder dunkles Farbschema genutzt wird. Die Schaltfläche zum Öffnen einer PDF-Datei in einer anderen App wird nicht länger angezeigt, wenn Firefox als Standard-Anwendung für PDF-Dateien konfiguriert ist.

Dazu kommen wie immer neue Plattform-Features der aktuellen GeckoView-Engine, diverse Fehlerbehebungen, geschlossene Sicherheitslücken sowie Verbesserungen unter der Haube.

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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!

Lenovo T16, Linux. 12th Gen Intel i5-1250P cores=12, 32 GiB RAM, Alder Lake-P Integrated Graphics Controller

total duration:       4m7.981004535s
load duration:        979.201µs
prompt eval count:    31 token(s)
prompt eval duration: 3.061771s
prompt eval rate:     10.12 tokens/s
eval count:           478 token(s)
eval duration:        4m4.913456s
eval rate:            1.95 tokens/s

Lenovo P1 (2018), Linux. Intel i8750H 6 cores / 12 threads, 32 GiB RAM, NVIDIA Quadro P1000

Die GPU wurde nicht genutzt.

total duration:       1m48.168754835s
load duration:        204.369µs
prompt eval duration: 146.12ms
prompt eval rate:     0.00 tokens/s
eval count:           629 token(s)
eval duration:        1m48.021933s
eval rate:            5.82 tokens/s 

MacBook Air 2020, M1, 8GiB RAM

total duration:       52.303529042s
load duration:        4.741221334s
prompt eval count:    31 token(s)
prompt eval duration: 331.908ms
prompt eval rate:     93.40 tokens/s
eval count:           567 token(s)
eval duration:        47.211456s
eval rate:            12.01 tokens/s

MacBook Air M2 2023, 24 GB

total duration:       35.853232792s
load duration:        5.297790333s
prompt eval count:    32 token(s)
prompt eval duration: 211.272ms
prompt eval rate:     151.46 tokens/s
eval count:           617 token(s)
eval duration:        30.343375s
eval rate:            20.33 tokens/s

MacBook Pro M3 Pro 2023, 36 GB

total duration:       28.392226667s
load duration:        5.532561667s
prompt eval count:    31 token(s)
prompt eval duration: 119.313ms
prompt eval rate:     259.82 tokens/s
eval count:           667 token(s)
eval duration:        22.740198s
eval rate:            29.33 tokens/s 

Bzw. mit llama3:8b: 26,6 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 auch CUDA-Treiber installieren und ollama-cuda ausführen. Beachten Sie auch, dass viele Sprachmodelle zu groß für den Speicher der Grafikkarte sind.

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.

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

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Quelle

Der Emulator FEX erlaubt das Starten von x86-Programmen auf 64-Bit-fähigen ARM-Prozessoren (Aarch64-Architektur).

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In der Welt des Spielens gibt es nur wenige Erlebnisse, die so zeitlos und fesselnd sind wie Flipper. Der Reiz, eine Metallkugel durch ein Labyrinth von Stoßstangen und Zielen zu lenken, hat Jahrzehnte überdauert.