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Entwicklungswerkzeuge · KI-Agenten
pydantic auf Zod, FastAPI auf Hono und Celery auf eine Postgres-Queue abbilden und anschließend einen streamenden Agent Service in einem pnpm-TypeScript-Monorepo entwickeln.
· 22 Min.
KI-Agenten Teil 6
Wie der Control Code rund um einen AI Agent Tools autorisiert, Fortschritt bewahrt, den Abschluss verifiziert und jede zusätzliche Komponente durch Ablation rechtfertigt.
· 24 Min.
Modellentwicklung · KI-Infrastruktur
Ein praxisnaher Leitfaden zur Auswahl von Quantization-Pfaden für LLMs und Diffusion-Models anhand von Bottleneck, Hardware, Runtime-Kernel, Calibration Data und Deployment-Checks.
· 24 Min.
KI-Agenten
Warum produktive AI Agents Schema-Guided Memory mit zeitlicher Gültigkeit, Provenance und strukturiertem Conflict Handling benötigen – statt einfacher Vector-Recall aus Rohtexten.
· 14 Min.
KI-Agenten
Wie sich Production-AI-Agents evaluieren lassen, indem Traces in versionierte Regression-Datasets, Trajectory-Metriken, kalibrierte Judges und CI-Gates umgewandelt werden.
· 21 Min.
KI-Agenten Teil 5
So betreiben Sie langlebige AI Agents in Production – mit Sessions, Harnesses, Sandboxes, Checkpoints, Traces und Deployment Patterns, die eine saubere Wiederherstellung ermöglichen.
· 40 Min.
Retrieval- und Sprachsysteme
RAG-Evaluationsmetriken für Parsing, Retrieval, Reranking, Generation, Zitate und Production-Telemetrie – mit Code und Failure Modes.
· 35 Min.
KI-Agenten Teil 4
Warum LLM-Guardrails für die Sicherheit von AI Agents nicht ausreichen und welche Rolle Berechtigungen, Sandboxes, HITL, MCP-Scoping und Policy-Checks spielen.
· 35 Min.
Retrieval- und Sprachsysteme
NER bedeutet 2026, zwischen GLiNER, spaCy, Transformers und LLM-Extraktion abzuwägen – hinsichtlich Latenz, Genauigkeit und Schema-Kontrolle.
· 31 Min.
KI-Agenten Teil 3
Vergleiche JSON Tool Calling, MCP, Skills, CLI und Code Execution für AI Agents – einschließlich ACI-Designregeln und der Production-Trade-offs, die entscheidend sind.
· 20 Min.
Modellentwicklung · KI-Infrastruktur
Eine praxisorientierte Referenz zu 45 LLM-Engineering-Konzepten für Produktionssysteme aus den Bereichen Inference, Training, Architektur, Deployment und Betrieb.
· 28 Min.
Retrieval- und Sprachsysteme
OCR im Jahr 2026 bedeutet, für Text, Layout, Tabellen und Dokumentextraktion zwischen klassischen Pipelines und VLMs zu wählen.
· 12 Min.
KI-Infrastruktur
Benchmarks zum Vergleich von Polars, DataFusion, Daft, Ray Data, Pandas und Spark für tabellarische und multimodale Workloads – inklusive Code und Entscheidungsregeln.
· 15 Min.
KI-Agenten Teil 2
So entwirfst du AI-Agent-Memory mit Checkpoints, PostgreSQL oder Redis, Vector Stores wie Qdrant sowie dateibasierter Memory für langlebige Systeme.
· 19 Min.
Retrieval- und Sprachsysteme
So baust du einen Search-Ranking-Stack mit BM25, dichten Embeddings, hybridem RRF, Cross-Encoder-Reranking und LLM-Listwise-Reranking auf Amazon ESCI.
· 23 Min.
KI-Agenten Teil 1
Vergleich von ReAct, ReWOO und Plan-and-Execute für AI Agents. LangGraph-Beispiele zeigen, wie jeder Loop Adaptivität gegen Kosten, Latency und Planungsstruktur abwägt.
· 12 Min.
Modellentwicklung
Ein technischer Überblick über DeepSeeks Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC), die Skalierung der Breite des Residual Streams, Sinkhorn-Routing und die Stabilität beim Training.
· 9 Min.
KI-Agenten
Was öffentliche Einreichungen zur Enterprise RAG Challenge 3 über Prompt-Iteration, Validierung, Context-Strategien, Tool-Wrapper und Agent-Architektur zeigen.
· 9 Min.
Modellentwicklung
Wann sich Fine-Tuning von LLMs lohnt, wann RAG oder Prompting die bessere Wahl sind und wie LoRA, QLoRA, DoRA, Unsloth, Axolotl, Datasets, Evals und Deployment zusammenspielen.
· 19 Min.
KI-Agenten · Modellentwicklung
Wie Schema-Guided Reasoning vLLM, XGrammar, Pydantic-Schemas und Constrained Decoding nutzt, um strukturell valide LLM-Ausgaben zu erzwingen.
· 10 Min.
Modellentwicklung · KI-Infrastruktur
LoRAX für Long-Tail-LoRA-Serving evaluieren und deployen – mit aktuellen APIs, Härtung des Kubernetes-Charts, Adapter-Sicherheit, cache-bewusstem Routing und vLLM-Trade-offs.
· 9 Min.
KI-Agenten
Wie Domain-Driven Design AI Agents dabei unterstützt, gemeinsame Sprache, Bounded Contexts, Services, Repositories und deterministische Geschäftsregeln zu verwenden.
· 8 Min.
KI-Agenten
So entwerfen Sie Context Engineering für AI Agents: Context Windows, Instruction Hierarchy, Retrieval, Memory, Tools, Guardrails, Provenance und Compression.
· 15 Min.
KI-Agenten · Entwicklungswerkzeuge
Einen eigenen MCP-Server mit uv und FastMCP entwickeln, ML-Feature-Store-Tools bereitstellen, lokal testen und den Server mit Claude Desktop verbinden.
· 8 Min.
Modellentwicklung
So lassen sich die Namen von Open-Weight-Modellen lesen, indem Training Role, Architektur, Quantization-Methode, Speicherformat, Runtime und Hardware-Fit getrennt betrachtet werden.
· 9 Min.
Entwicklungswerkzeuge
Vergleiche lokale Tools zur Bildgenerierung unter macOS anhand von Einrichtung, Model-Unterstützung, Workflow-Kontrolle, Reproduzierbarkeit, Erweiterungen und Wartungsstatus.
· 6 Min.
Modellentwicklung · Entwicklungswerkzeuge
Vergleich lokaler LLM-Tools unter macOS anhand von Interface, Model-Format, verfügbarem Memory-Headroom, API-Bereitstellung und Apple-Silicon-Entwicklungsworkflow.
· 6 Min.
Entwicklungswerkzeuge
Wie pyproject.toml für Build-Systeme, Projektmetadaten, Runtime-Dependencies, Development-Gruppen, CLI-Entry-Points und Tool-Konfiguration funktioniert.
· 5 Min.
Entwicklungswerkzeuge
Zsh-Startup-Dateien erklärt: wann ~/.zprofile und ~/.zshrc unter macOS und Linux geladen werden, was in welche Datei gehört und wie sich der Modus der laufenden Shell diagnostizieren lässt.
· 4 Min.
KI-Infrastruktur
Was Foundation Models in MLOps verändert haben: Release-Einheiten, Retrieval, Tools, Evaluation, Tracing, Serving und operative Risiken.
· 7 Min.
Modellentwicklung · KI-Infrastruktur
So lassen sich große Sprachmodelle mit Data, Fully Sharded, Tensor, Pipeline, Context und Expert Parallelism über mehrere GPUs und Nodes skalieren.
· 8 Min.
Entwicklungswerkzeuge
Eine Checkliste für das MacBook-Setup im AI Engineering: Xcode-Tools, Homebrew, Python mit uv, Docker, Terminal-Setup und VS Code.
· 5 Min.
Entwicklungswerkzeuge
Wie ich uv auf macOS für Python-Installationen, Projektabhängigkeiten, Lockfiles, Inline-Skripte und einmalige CLI-Tools verwende.
· 6 Min.
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