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Ein praktischer Blick auf Layer 4 vs. Layer 7 Load Balancer. Vergleiche, wie sie funktionieren, wo welches System punktet und wie du die beste Wahl für deinen Stack triffst.
Layer 4 vs. Layer 7 Load Balancer: Ein praktischer Guide Read More »
Lerne, wie du LLM-Inferenz von Grund auf auf einem GPU-VPS einrichtest. Diese Anleitung behandelt VRAM-Sizing, CUDA-Setup und die Wahl zwischen Ollama und vLLM für deinen privaten, kosteneffizienten KI-Inferenz-Endpunkt.
LLM-Inferenz auf einem GPU-VPS ausführen (Anleitung 2026) Read More »
Ein praktischer Vergleich der besten Open-Source Load Balancer für 2026, von HAProxy und NGINX bis hin zu Traefik, Envoy, Caddy und IPVS, inklusive Tipps, welches Tool wo am besten reinpasst.
Die besten Open-Source Load Balancer im Jahr 2026 Read More »
Ollama und Jan sind beide beliebte Open-Source-Projekte zum Ausführen von KI auf deinem eigenen Rechner – sie lösen jedoch leicht unterschiedliche Probleme. Ollama ist eine Laufzeitumgebung: eine CLI und ein HTTP-Server, der LLMs hostet und eine OpenAI-kompatible API bereitstellt. Jan ist eine Endbenutzer-App: ein Open-Source-Desktop-Chatclient im ChatGPT-Stil, der Ollama (oder seine eigene Engine) als Backend
Ollama vs Jan: Lokales LLM-Backend vs Open-Source ChatGPT – Welches wählen? Read More »
Wenn du nach Self-Hosted-Infrastruktur-Tools suchst, wirst du unweigerlich auf Coolify und Portainer im selben Atemzug stoßen, aber sie lösen tatsächlich unterschiedliche Probleme. Coolify ist eine PaaS, die auf das Deployment von Anwendungen aus Git ausgerichtet ist, während Portainer eine Container-Management-UI ist, die dir Überblick und Kontrolle über jede Docker- oder Kubernetes-Umgebung gibt. Die eigentliche Frage
Coolify vs Portainer: PaaS vs Container-Management erklärt (2026) Read More »
Wenn du 2026 Large Language Models auf eigener Hardware betreiben willst, dominieren zwei Namen die Diskussion: Ollama und LM Studio. Beide ermöglichen lokale LLM-Nutzung, beide unterstützen beliebte Modelle wie Llama 3, Mistral, Qwen und DeepSeek, und beide sind kostenlos. Aber sie sind für unterschiedliche Zielgruppen gebaut: Ollama ist ein Developer-first CLI/API-Server, während LM Studio eine
Ollama vs LM Studio: Welche lokale LLM-Runtime solltest du 2026 verwenden? Read More »
Wenn du eine App auf LLMs aufbaust und aufhören willst, Daten an OpenAI zu senden, dominieren zwei self-hostbare Optionen den OpenAI-kompatiblen-API-Bereich: Ollama und LocalAI. Beide sind Open Source, beide sprechen das OpenAI-API-Format, sodass bestehender Code weiter funktioniert, und beide laufen auf einem normalen Linux-Server. Aber sie gehen verschiedene Wege: Ollama setzt auf Einfachheit und eine
Ollama vs LocalAI: Bester Self-Hosted OpenAI-kompatibler LLM-Server (2026) Read More »
Das beste Hosting für Paperclip AI hängt davon ab, wie viel Kontrolle du willst. Contabo bietet am meisten RAM pro Euro auf selbstverwalteten VPS, mit elf Rechenzentren und DSGVO-Abdeckung. Wer eine gehostete Lösung sucht, überlässt Installation und Updates PaperclipCloud. Hetzner, DigitalOcean, Railway und OVHcloud passen jeweils zu bestimmten Budgets, Regionen oder Deployment-Stilen. Paperclip-AI-Agenten sind speicherhungrig
Das beste Hosting für Paperclip AI 2026: VPS-Optionen im Vergleich Read More »
Ein Vergleich von Hermes-Agent, OpenClaw und Paperclip, mit einem vollständigen Vergleich der Modelle Hermes 3 und Hermes 4 sowie einer schnellen Entscheidungsmatrix zur Auswahl deines Stacks für 2026.
Hermes Agent von Nous Research ist ein selbstlernender, Open-Source-KI-Agent, der auf einem VPS läuft, Kontext über Sessions hinweg behält und über Telegram, Discord oder Slack erreichbar bleibt. Diese Anleitung für 2026 führt dich durch eine frische Ubuntu-Installation von Anfang bis Ende: Docker, der One-Line-Installer, LLM-Setup, Messaging-Gateway und ein 24/7-systemd-Service, alles in etwa 15 Minuten.
So installierst du Hermes Agent auf einem VPS (Schritt-für-Schritt-Anleitung 2026) Read More »
