[!NOTE] Automatische Übersetzung Dieser Artikel wurde automatisch aus der englischen Originalversion übersetzt.
Blog
Für kürzere Entscheidungshilfen verwenden Sie Schnelle Antworten. Das untenstehende Archiv enthält die ausführlichen Artikel.
Alle Artikel
-
Modellentwicklung · KI-Infrastruktur
Modell-Quantisierung im Jahr 2026: Von den Grundlagen bis zur Produktivnutzung
Ein praktischer Leitfaden zur Auswahl von Quantisierungsstrategien für LLMs und Diffusionsmodelle unter Berücksichtigung von Engpassfaktoren, Hardware, Laufzeitkernen, Kalibrierungsdaten sowie Deploy-Prüfungen.
-
KI-Agenten
Gedächtnis von KI-Agenten: Schema-gestützter typisierter Zustand für langlaufende Systeme
Warum Produktions-AI-Agenten ein schemabasiertes Speichersystem mit zeitlicher Gültigkeit, Herkunftsangabe sowie strukturierter Konfliktbewältigung benötigen – anstelle der Rückrufung von Roh-Textvektoren.
-
KI-Agenten
Bewertung von KI-Agenten in der Produktion: Vom Trace-Logging bis zu Test-Suites
Wie man Produktions-AI-Agenten bewertet, indem Spuren in versionierte Regressionssammlungen, Trajektoriemetriken, kalibrierte Bewertungskriterien sowie CI-Gates umgewandelt werden.
-
KI-Agenten
Lange laufende AI-Agenten-Runtimes im Jahr 2026: Sessions, Sandboxes, Checkpoints und Orchestrierungslösungen
Wie man langlaufende KI-Agenten in der Produktion mit Sessions, Harnesses, Sandboxes, Checkpoints, Traces sowie Deployment-Mustern betreibt, die einen sauberen Wiederherstellungsprozess ermöglichen.
-
Retrieval- und Sprachsysteme
Bewertung von RAG: Metriken für jede Phase eines produktiven RAG-Systems
Bewertungsmetriken für RAG im Bereich Parsing, Retrieval, Reranking, Generierung, Zitierungen sowie Produkt-Telemetrie – inklusive Codebeispielen und Fehlermodi.
-
KI-Agenten
Sicherheit von KI-Agenten im Jahr 2026: Schutzmechanismen, Berechtigungen, Sandbox-Umgebungen und MCP-Bedrohungen
Warum LLM-Schutzmechanismen allein nicht ausreichen, um die Sicherheit von KI-Agenten zu gewährleisten – und welche Rolle Berechtigungen, Sandboxes, HITL, MCP-Scoping sowie Richtlinienprüfungen dabei spielen.
-
Retrieval- und Sprachsysteme
Der umfassende Leitfaden zur NER im Jahr 2026: Encoder, LLMs und die dreistufige Produktionsarchitektur
NER im Jahr 2026 bedeutet, zwischen GLiNER, spaCy, Transformers sowie LLM-Extraktionsmethoden hinsichtlich Latenzzeit, Genauigkeit und Schema-Kontrolle zu wählen.
-
KI-Agenten
Nutzung von AI-Agent-Tools im Jahr 2026: MCP, CLI, Skills und Codeausführung
Vergleich von JSON-basierten Tool-Aufrufen, MCP, Skills, CLI sowie Codeausführung für KI-Agenten mit den Designregeln von ACI sowie den relevanten Produktionsabwägungen.
-
Modellentwicklung
LLM-Engineering-Leitfaden: 45 Konzepte für Inferenz, Training, Architektur und Betrieb
Ein Praxishandbuch mit 45 Konzepten der LLM-Entwicklung für Produktionsumgebungen – umfassend Themen wie Inferenz, Training, Architektur, Bereitstellung und Betrieb.
-
Retrieval- und Sprachsysteme
Der umfassende Leitfaden zu OCR im Jahr 2026: Von Pipelines bis hin zu VLMs
OCR im Jahr 2026 bedeutet, sich zwischen klassischen Pipelines und VLMs für die Extraktion von Text, Layout, Tabellen sowie Dokumenten zu entscheiden.
-
KI-Infrastruktur
Vergleich moderner Datenverarbeitungs-Engines: Polars, DataFusion, Daft, Ray Data, Pandas und Spark
Benchmarks, die Polars, DataFusion, Daft, Ray Data, Pandas und Spark bei tabellarischen sowie multimodalen Arbeitslasten vergleichen, inklusive Codebeispielen und Entscheidungsregeln.
-
KI-Agenten
Arbeitsgedächtnisarchitekturen für KI-Agenten im Jahr 2026: Checkpoints, Vektordatenspeicher und dateibasiertes Arbeitsgedächtnis
Wie man das Speichersystem eines KI-Agenten mit Checkpoints, PostgreSQL oder Redis, Vektordatenspeichern wie Qdrant sowie dateibasiertem Speicher für langlaufende Systeme entwirft.
-
Retrieval- und Sprachsysteme
Such-Ranglisten-Stack im Jahr 2026: BM25, Embeddings, Cross-Encoder sowie LLM-basierte Neurangliste
Wie man einen Such-Ranking-Stack mit BM25, dichten Embeddings, hybriden RRF-Methoden, Cross-Encoder-Reranking sowie LLM-basiertem Listwise-Reranking auf Amazon ESCI erstellt.
-
KI-Agenten
Reasoning-Schleifen von KI-Agenten im Jahr 2026: ReAct gegen ReWOO gegen Planen und Ausführen
Vergleich von ReAct, ReWOO und Plan-and-Execute für KI-Agenten. Beispiele mit LangGraph zeigen an, wann jeweils ein Ansatz hinsichtlich Kosten, Latenzzeit und Aufgabengeometrie vorteilhaft ist.
-
Modellentwicklung
Manifold-begrenzte Hyper-Verbindungen (mHC): Erklärung der DeepSeek-Residual-Skalierung
Ein technischer Überblick über DeepSeeks Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC), Skalierung der Residualstrombreite, Sinkhorn-Routing sowie Stabilität beim Training.
-
KI-Agenten
Enterprise RAG Challenge 3 (ECR3): Erfolgreiche Architekturen für KI-Agenten
Was gewann das Enterprise RAG Challenge 3: Mehr-Agenten-Pipelines, evolutionäres Prompt-Engineering, Schutzmechanismen, Kontextstrategien sowie die Entwicklung autonomer KI-Agenten.
-
Modellentwicklung
Leitfaden zum Feintunen von LLMs: LoRA, QLoRA, DoRA, Unsloth, Axolotl und Bereitstellung
Wann sollten LLMs feinabgestimmt werden, wann ist RAG oder Prompting geeignet, und wie passen LoRA, QLoRA, DoRA, Unsloth, Axolotl sowie Datensätze, Bewertungsmethoden und die Bereitstellung dazu?
-
KI-Agenten · Modellentwicklung
Schema-gestütztes Reasoning bei vLLM: Strukturierte Ausgaben mit xgrammar und Pydantic
Wie Schema-gestütztes Reasoning vLLM, xgrammar, Pydantic-Schemata sowie eingeschränkte Dekodierung nutzt, um die Ausgaben von Large Language Models strukturiert und zuverlässig zu gestalten.
-
Modellentwicklung · KI-Infrastruktur
LoRAX-Bereitstellungsleitfaden: Tausende von LoRA-Adaptern auf Kubernetes
Wie man Tausende von LoRA-Adaptern mit LoRAX auf Kubernetes bereitstellt: dynamisches Laden von Adaptern, Batching mehrerer Adaptler, Speicherebenen, Helm sowie APIs.
-
KI-Agenten
Domain-Driven Design für KI-Agenten: Begrenzte Kontexte, Werkzeuge und Geschäftsregeln
Wie das domain-getriebene Design KI-Agenten dabei unterstützt, Geschäftsregeln mithilfe von universellen Sprachen, begrenzten Kontexten, Entitäten, Werkzeugen, Repositorien und Orchestrierungsmechanismen zu modellieren.
-
KI-Agenten
Kontextengineering für KI-Agenten: Kontextfenster, Speicher, Werkzeuge und Schutzmechanismen
Wie man Kontextverarbeitung für KI-Agenten entwirft: Kontextfenster, Befehlshierarchien, Abrufmechanismen, Speicherstrukturen, Tool-Definitionen, Sicherheitsregeln und Komprimierungstechniken.
-
KI-Agenten · Entwicklungswerkzeuge
Tutorial zum MCP-Server mit uv und FastMCP: Erstellung eines FeatureStoreLite-Servers
Bauen Sie einen benutzerdefinierten MCP-Server mit uv und FastMCP, stellen Sie Tools für einen ML-Feature-Store bereit, testen Sie diese lokal und verbinden Sie den Server mit Claude Desktop.
-
Modellentwicklung
Open-Source-Varianten von LLMs und Dateiformate: Instruct, GGUF, GPTQ, AWQ und MoE
Wie man Open-Source-LLM-Varianten und Dateiformate auswählt: Base gegen Instruct gegen Distill, GGUF gegen GPTQ gegen AWQ, Quantisierung, MoE sowie Hardware-Kompatibilität.
-
Entwicklungswerkzeuge
Stable Diffusion unter macOS: Tools zum Zeichnen – DiffusionBee, ComfyUI, A1111 und Fooocus
Vergleich lokaler Stable Diffusion-Tools unter macOS: Draw Things, DiffusionBee, ComfyUI, AUTOMATIC1111 und Fooocus auf Apple Silicon.
-
Modellentwicklung · Entwicklungswerkzeuge
Lokalisierte LLMs unter macOS: Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX und Apple Silicon
Vergleich lokaler LLM-Tools unter macOS: Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX sowie die Vor- und Nachteile von Apple Silicon für private, niedriglatenzige Inferenz.
-
Entwicklungswerkzeuge
`pyproject.toml`-Leitfaden: Paketierung von Python, Abhängigkeiten und Konfiguration von Tools
Wie `pyproject.toml` bei der Verpackung von Python-Projekten, Build-Systemen, Projektmetadaten, Abhängigkeiten, CLI-Eintrittspunkten sowie Konfiguration von Tools funktioniert.
-
Entwicklungswerkzeuge
Zsh-Startdateien: `~/.zprofile` gegen `~/.zshrc` unter macOS und Linux
Erläuterung zu Zsh-Startdateien: Wann werden `~/.zprofile` und `~/.zshrc` unter macOS und Linux geladen – und was gehört in jede Datei?
-
KI-Infrastruktur
MLOps gegen LLMOps: Infrastruktur für Foundation-Modelle und LLM-Systeme
Wie sich MLOps nach dem Aufkommen von Foundation Models verändert hat: Modellbereitstellung, RAG-Pipelines, Vektordatenbanken, Feintuning, Bewertung, Überwachung sowie Infrastruktur für LLMOps.
-
Modellentwicklung · KI-Infrastruktur
Skalierung großer Sprachmodelle: Multi-GPU- und Multi-Node-Strategien, die in der Praxis funktionieren
Wie man große Sprachmodelle mithilfe von Datenparallelität, FSDP, Tensorparallelität, Pipelinenparallelität und Kontextparallelität auf mehreren GPUs und Knoten skalieren kann.
-
Entwicklungswerkzeuge
Einrichtung eines MacBook für KI-Engineering: macOS-Tools, Python, Docker und Terminal-Arbeitsabläufe
Checkliste für die Einrichtung eines MacBook-Systems im Bereich KI-Engineering: Xcode-Tools, Homebrew, Python mit uv und pyenv, Docker, Terminal-Einrichtung sowie VS Code.
-
Entwicklungswerkzeuge
UV unter macOS: Verwaltung von Python-Versionen, Projekten und Tools
Wie man uv unter macOS für Python-Installationen, virtuelle Umgebungen, Projektabhängigkeiten, Lock-Dateien sowie einmalige CLI-Tools verwendet.