📄️ 🐋 DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit mit Llama.cpp ausführen
Ein riesiges Dankeschön geht an UnslothAI für ihre unglaublichen Bemühungen! Dank ihrer harten Arbeit können wir jetzt das vollständige DeepSeek-R1-Modell mit 671 Milliarden Parametern in seiner dynamischen 1.58-Bit-quantisierten Form (komprimiert auf nur 131 GB) auf Llama.cpp ausführen! Und das Beste daran? Sie müssen nicht mehr verzweifeln, weil Sie riesige unternehmensweite GPUs oder Server benötigen – es ist möglich, dieses Modell auf Ihrem persönlichen Rechner auszuführen (wenn auch langsam für die meisten Consumer-Hardware).
📄️ 🖥️ Lokale LLM-Einrichtung mit IPEX-LLM auf Intel GPU
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📄️ ⚛️ Continue.dev VSCode-Erweiterung mit Open WebUI
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📄️ 🛃 Einrichtung mit benutzerdefiniertem CA-Speicher
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📄️ 🌐 Browser-Suchmaschine
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📄️ 🕵🏻♀️ Überwachen Sie Ihre LLM-Anfragen mit Helicone
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📄️ 💥 Überwachung und Debugging mit Langfuse
Langfuse (GitHub) bietet Open-Source-Beobachtbarkeit und -Auswertungen für Open WebUI. Durch die Aktivierung der Langfuse-Integration können Sie Ihre Anwendungsdaten mit Langfuse verfolgen, um die Nutzung von Open WebUI zu entwickeln, zu überwachen und zu verbessern, einschließlich
📄️ 🔠 LibreTranslate-Integration
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📄️ 🔗 Redis Websocket-Unterstützung
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📄️ 🛌 Integration mit Amazon Bedrock
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📄️ 🔗 Okta OIDC SSO-Integration
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📄️ 🦊 Firefox KI-Chatbot-Seitenleiste
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📄️ Azure AD Domain Services (LDAPS) Integration
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📄️ 💻 Iterm2 KI-Integration
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