Einstieg in die KI: Wenn der Gaming-PC zum Lerntool wird

Angesichts der zunehmenden Verbreitung KI-gestützter Programmierung spricht einiges dafür, Ihren Kindern eine leistungsfähigere Computer- und Grafikplattform zur Verfügung zu stellen.

Da KI-gestützte Programmierung auf dem Vormarsch ist, gibt es gute Gründe, Ihren Kindern eine leistungsfähigere Computer- und Grafikplattform zu geben. Ja, es gibt Vorteile, wie z. B. das Spielen der neuesten Spiele, aber ein neuer Vorteil ist die Möglichkeit, erweiterte KI-Tools und lokale LLMs lokal auf dem System bereitzustellen. Dies steht im krassen Gegensatz zu den Einstiegsplattformen, mit denen viele normalerweise beginnen und die nur auf das Surfen im Internet oder Produktivitätssoftware beschränkt sind. In diesem Artikel untersuchen wir, wie ein Gaming-PC – vollgepackt mit einer High-End-GPU und schnellem Speicher – sowohl als Elite-Gaming-Setup als auch als effiziente Plattform zum Erlernen des Programmierens mit KI dienen kann.

Die Idee eines Gaming-Systems, das zur KI-Workstation wird, ist nicht neu. Wir haben uns im letzten Jahr in einem Artikel mit diesem Thema befasst, in dem wir die Unterschiede zwischen dem Dell Alienware R16 und Dell Precision 5860. Während sich dieser Artikel auf die Leistungsunterschiede zwischen GPUs und Treibern für Verbraucher und Workstations bei einer Vielzahl von Arbeitslasten konzentrierte, konzentriert sich dieser Artikel darauf, warum ein Gaming-System für jemanden, der mit KI lernt, einen Mehrwert bieten kann. Auch die Tools, die KI nutzen, werden nicht langsamer, und viele Die Ankündigungen drehten sich um die neuen GPUs der NVIDIA 50-Serie.

Wenn Ihr Kind eine Grundschule besucht, wird Ihnen in der Regel ein einfaches Chromebook zur Verfügung gestellt. Diese Plattformen bieten zwar Vorteile in Bezug auf Kosten, Wartungsfreundlichkeit und Zugang zu Technologie, eignen sich jedoch nicht besonders gut für fortgeschrittene Anwendungsfälle. Hier kommt der Gaming-PC für zu Hause ins Spiel, der unzählige Stunden Spielspaß bietet, aber mit der kostengünstigsten Hardware für die KI-Entwicklung ausgestattet ist.

Das fing damit an, dass mein 11-Jähriger fragte, ob er KI nutzen könne, um ein Videospiel zu entwickeln. Mit etwas Hilfe stellte ich ihm Abacus.AI vor und zeigte ihm, wie man eine Texteingabeaufforderung zum Schreiben von Python-Code erstellt, Python unter Windows installiert und die Spiele ausführt, die er entwickelte. Das dauerte nur 15 Minuten. Er hatte keine Programmiererfahrung und ich glaube, das war das erste Mal, dass ich eine Python-Umgebung unter Windows installiert hatte. Es war ziemlich bemerkenswert, das aus erster Hand mitzuerleben.

Er hatte eine Menge Spielideen ausprobiert. Zuerst gab es Texteingabespiele wie Schere-Stein-Papier, aber daraus entwickelte sich ein Plattformspiel mit grafischer Benutzeroberfläche. Die erste Version war ein kleiner roter Block, der zu Beginn des Spiels hüpfen konnte und etwas physikalische Hilfe benötigte. Schnell entwickelte sich daraus ein Faultier, das über Plattformen hüpfte.

Die endgültige Version dieses Spiels wurde zu einem Abenteuerspiel mit Faultieren und Wasserschweinen, bei dem die Charaktere über Gewässer voller Alligatoren springen. Es war ein surreales Erlebnis, aber es macht deutlich, dass Kinder mit den richtigen Werkzeugen erstaunliche Dinge tun können.

In diesem Artikel werden wir einige Bereiche der KI erkunden, die sowohl für jüngere als auch für ältere Zielgruppen leicht in einer häuslichen Umgebung erkundet werden können. Cloudbasierte KI-Angebote wie Abacus AI, OpenAI und andere sind einfach zu starten und erfordern keine spezielle Hardware. Diese KI-Tools bieten eine breite Palette an Texten, Bildern, Videos und unzähligen anderen Modellen.

Cloudbasierte KI-Lösungen

Cloudbasierte KI-Lösungen haben die Art und Weise revolutioniert, wie wir mit künstlicher Intelligenz interagieren und von ihr lernen. Diese Plattformen bieten Zugriff auf hochmoderne Modelle, ohne dass Benutzer in teure Hardware investieren müssen – beliebte Optionen wie ChatGPT und Claude von Anthropic. Eine Plattform, die sich jedoch durch ihre Vielseitigkeit und ihren Wert auszeichnet, ist Abacus.ai.

Mit CodeLLM können Benutzer beispielsweise direkt in einer Online-IDE programmieren, während sie mit einem Chatbot interagieren, der ihnen in Echtzeit Hilfestellung bietet. Diese Funktion ist ideal für Anfänger, die das Programmieren lernen möchten, oder erfahrene Entwickler, die schnell Prototypen erstellen möchten. Die Funktion „Code Playground“ geht noch einen Schritt weiter und ermöglicht es Benutzern, ihren Code direkt im Browser auszuführen, sodass keine lokale Einrichtung erforderlich ist. Dies ist besonders nützlich für die Erstellung interaktiver Animationen.

Abacus umfasst auch Funktionen wie Deep Research, das KI in Forschungsabläufe integriert, und einen AI Engineer, der automatisch Bots für bestimmte Aufgaben erstellen kann. Diese Funktionen erleichtern den Einstieg in die KI, egal ob Sie sich mit Codierung beschäftigen, Bilder generieren oder interaktive Anwendungen erstellen. Sogar ein einfacher Laptop oder ein Chromebook kann in Kombination mit einer Cloud-basierten Lösung wie Abacus.AI zu einem leistungsstarken Lernwerkzeug für Eltern oder Pädagogen werden.

Lokale KI

Es stellt sich natürlich die Frage: Wenn Cloud-basierte Lösungen so günstig, zugänglich und benutzerfreundlich sind, warum sollte man sich dann überhaupt mit lokaler KI beschäftigen? Die Antwort liegt in den einzigartigen Vorteilen, die lokale KI bietet, was sie für bestimmte Benutzer zu einer überzeugenden Wahl machen kann, insbesondere für diejenigen mit High-End-Gaming-PCs oder dem Wunsch nach mehr Kontrolle über ihre KI-Workflows.

Die Antwort liegt in Privatsphäre, Kontrolle und Zugänglichkeit. Die lokale Ausführung von KI-Modellen stellt sicher, dass Ihre Daten auf Ihrem Computer bleiben, bietet unübertroffene Privatsphäre und ist ideal für sensible Projekte oder den persönlichen Gebrauch. Es bietet auch Offline-Zugriff und ist daher in Gebieten mit schlechter Konnektivität oder bei Serverausfällen zuverlässig. Für Vielnutzer kann lokale KI auf lange Sicht kostengünstiger sein, da nach der Einrichtung der Hardware keine wiederkehrenden Nutzungsgebühren anfallen. Lokale KI bietet auch Freiheit und Flexibilität. Sie können Modelle anpassen und optimieren, mit Open-Source-Optionen experimentieren und sogar Ihre Modelle trainieren. Darüber hinaus hilft ein praktischer Ansatz dabei, wertvolle technische Fähigkeiten aufzubauen.

Hardware-Anforderungen

Das Ausführen lokaler KI bringt einige Hardware-Herausforderungen mit sich, weshalb das Thema der Umfunktionierung eines Gaming-Systems dafür sinnvoll ist. Während einige lokale KI-Suiten eine CPU nutzen können, was wir weiter unten besprechen, bevorzugen fast alle eine GPU, insbesondere NVIDIA. Derzeit sind NVIDIA-GPUs am beliebtesten, wobei VRAM ein einschränkender Faktor ist. Am Beispiel der NVIDIA GeForce-Reihe der 40er-Serie schlüsseln wir auf, wie viel VRAM jede Karte hat:

• NVIDIA GeForce RTX 4050 (8 GB VRAM)
• NVIDIA GeForce RTX 4060 (12 GB VRAM)
• NVIDIA GeForce RTX 4070 (16 GB VRAM)
• NVIDIA GeForce RTX 4080 (20 GB VRAM)
• NVIDIA GeForce RTX 4090 (24 GB VRAM)

Generell gilt: Wenn Sie die Modellgröße oder die Modellpräzision erhöhen, steigen die VRAM-Anforderungen. Hier finden Sie eine Aufschlüsselung der DeepSeek R1-Modelle mit Größen von 1.5 B bis 70 B und Präzisionsstufen von FP4 bis FP8. Sie werden schnell feststellen, dass die meisten Consumer-GPUs auf kleinere Modellgrößen beschränkt sind. Der VRAM-Bedarf schwankt auch je nachdem, was Sie mit dem Modell machen, Sie benötigen also etwas Spielraum.

DeepSeek R1 oder Llama 3.1 lokal mit Ollama ausführen

Ollama ist eine der unkomplizierteren Methoden zum Bereitstellen eines lokalen LLM. Ollama ist benutzerfreundlich und daher auch für technisch weniger versierte Benutzer zugänglich. Seine Benutzeroberfläche vereinfacht das Herunterladen, Verwalten und Interagieren mit großen Sprachmodellen (LLMs). Unter Windows ist die Installation von Ollama unkompliziert. Gehen Sie zu Ollama-Website, klicken Sie auf „Herunterladen“ (wählen Sie Ihr Betriebssystem aus) und führen Sie dann die Setup-Datei aus.

Nach der Installation ermöglicht die Befehlszeilenschnittstelle (CLI) von Ollama den Benutzern das einfache Ziehen und Ausführen von Modellen mit einfachen Befehlen wie ollama pull und ollama lauf . Sie können darauf zugreifen, indem Sie auf die Windows-Startschaltfläche klicken, „cmd“ eingeben und Ihre Eingabeaufforderung laden. Unten sehen Sie ein Beispiel, das bereits auf das System heruntergeladene Modelle zeigt, DeepSeek R1 14B startet und eine Geschichte über ein Faultier schreibt, das ein Haus baut.

Über die CLI hinaus bietet Ollama auch Ollama Hub, eine webbasierte Schnittstelle, die ein Benutzererlebnis ähnlich wie Cloud-KI-Lösungen bietet und damit auch für diejenigen zugänglich ist, die eine grafische Schnittstelle bevorzugen.

Ollama ist besonders attraktiv, weil es von der Community umfassend unterstützt wird und schnell entwickelt wird. Außerdem dauert die Installation nur wenige Sekunden, und das Herunterladen und Ausführen von Modellen geht genauso schnell. Die größte Verzögerung wird für die meisten Benutzer die Internetgeschwindigkeit sein, da viele dieser Modelle mehrere GB groß sind.

Es ist wichtig zu beachten, dass jedes Modell andere Systemanforderungen hat, wenn Sie ein lokales LLM ausführen möchten. Für einen effizienten Betrieb ist eine GPU sehr zu empfehlen. Ollama führt das Modell DeepSeek R1 14B im obigen Systemressourcen-Screenshot aus, das knapp 11 GB VRAM verwendet. Während das Modell geladen ist, ist die GPU im Leerlauf, aber die Nutzung steigt, sobald Sie mit ihr interagieren.

Ausführen von LLMs auf Hardware der unteren Leistungsklasse: Quantisierte Modelle

Quantisierte Modelle bieten eine praktische Lösung für Benutzer, die mit GPUs mit geringerem VRAM arbeiten. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um komprimierte Versionen von LLMs, die den Speicherbedarf reduzieren und so auf weniger leistungsstarken GPUs laufen können. Zwar geht die Quantisierung auf Kosten der Leistung und Genauigkeit, dafür macht sie die Ausführung fortgeschrittener Modelle für eine größere Bandbreite an Hardware zugänglicher.

Es ist auch möglich, LLMs auf CPUs auszuführen, allerdings geht dies mit weiteren Leistungseinbußen einher. Die CPU-basierte Ausführung ist deutlich langsamer als die GPU-basierte Verarbeitung, kann aber für kleinere Modelle oder Benutzer ohne Zugriff auf eine dedizierte GPU dennoch eine praktikable Option sein.

LLAMA.CPP

Eine der beliebtesten Fähigkeiten zum Ausführen von LLMs auf CPUs ist lama.cpp, eine native C++-Anwendung, die für die effiziente Inferenz großer Sprachmodelle entwickelt wurde. Trotz seines Namens ist llama.cpp nicht auf LLaMA-Modelle beschränkt. Sein leichtes Design und die Optimierung für die CPU-Auslastung machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für Benutzer, die mit lokaler KI auf bescheidener Hardware experimentieren möchten. Durch die Unterstützung quantisierter Modelle reduziert llama.cpp den Ressourcenbedarf weiter und ermöglicht es sogar Hardware in Verbraucherqualität, erweiterte LLMs effizient auszuführen.

Stabile Diffusionsbilderzeugung mit ComfyUI

Für die lokale Bildgenerierung ist ComfyUI ein einfacher Einstieg. Wir folgten der Leitfaden zur stabilen Diffusionskunst um die Instanz zum Laufen zu bringen. Die Schritte umfassen das Herunterladen der ComfyUI-Instanz in einem portablen 7z-Archiv, das Extrahieren des Ordners und das Herunterladen eines vorhandenen Modellprüfpunkts.

Das Ausführen von ComfyUI unterscheidet sich ein wenig vom Ollama LLM. Öffnen Sie den Ordner mit der ComfyUI-Instanz und dem gespeicherten Prüfpunkt und doppelklicken Sie dann entweder auf die Datei run_cpu, wenn Sie ein System mit integrierter oder Low-End-Grafik haben, oder auf run_nvidia_gpu, wenn Sie eine leistungsstarke dedizierte NVIDIA-Grafikkarte haben.

Dadurch wird im Hintergrund eine Eingabeaufforderung geladen. Sie sieht relativ komplex aus, lädt aber schnell einen Link zu Ihrem Standard-Webbrowser für die grafische Benutzeroberfläche.

Die Ihnen angezeigte GUI zeigt den Workflow des Bildgenerierungsmodells, Sie können jedoch auch direkt loslegen, indem Sie den Text in der CLIP-Textcodierungsaufforderung ersetzen. In diesem Beispiel haben wir vier Bilder eines Faultiers generiert, das ein Videospiel spielt. Im Feld „Empty Latent Image“ wurden die Breite und Höhe der Bilder von 512 auf 1024 geändert, um sie größer zu machen. Die „Batch_size“ wurde auf 4 geändert, um mehrere Bilder gleichzeitig zu erstellen.

Abschließende Gedanken: Die nächste Generation mit KI stärken

Die rasante Entwicklung der KI und ihre zunehmende Zugänglichkeit bedeuten, dass Gaming-PCs von heute weitaus mehr als nur Unterhaltung bieten können. Indem wir Kindern über Cloud-basierte Angebote oder lokale Instanzen mit leistungsfähigen Systemen frühzeitigen Zugriff auf KI ermöglichen, geben wir ihnen die Werkzeuge an die Hand, um maschinelles Lernen zu erkunden. Sie können mit KI-gesteuerter Kreativität experimentieren und wertvolle Programmierkenntnisse entwickeln, die immer relevanter werden.

Vom Programmieren einfacher Spiele über das Ausführen von LLMs bis hin zur Erstellung KI-gestützter Kunst kann ein gut ausgestatteter Heim-PC zu einer robusten Lernumgebung werden. Ob Sie nun cloudbasierte KI-Dienste nutzen oder sich in lokale Bereitstellungen mit Tools wie Ollama, ComfyUI oder unzähligen anderen stürzen – die Möglichkeiten für junge Lernende, sich mit KI zu beschäftigen, sind vielfältiger denn je.

Letztlich geht es bei der Entscheidung, in ein leistungsfähigeres System zu investieren, nicht nur um die Aufrüstung der Hardware; es geht auch darum, Neugier, Kreativität und technische Fähigkeiten zu fördern. Da KI weiterhin die Zukunft prägt, könnte es eine der wirkungsvollsten Investitionen in die Ausbildung und Entwicklung von Kindern sein, ihnen das Experimentieren mit diesen Technologien zu ermöglichen.

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