NeMo Agent Toolkit auf der RTX A6000 Ada – vom Inferenz-Layer zum Orchestrator-Layer
In meiner vierteiligen TensorRT-LLM-Serie habe ich gezeigt, wie ich Inferenz-Performance auf der...
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Autor: Maker
Ein neues Board zu ESP-Claw hinzufügen – meine Board-Adaption für das Guition JC1060P470
Nachdem ich euch in Teil 2 meiner ESP-Claw-Serie gezeigt habe, wie ich ESP-Claw zum ersten Mal...
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Ubuntu 24.04 Server für KI-Inferenz vorbereiten: CUDA, Docker, NVIDIA Container Toolkit
Egal ob ich später TensorRT-LLM, Ollama, vLLM oder ein anderes Container-basiertes...
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TensorRT-LLM in Zahlen: FP16 vs. FP8 auf der RTX A6000 Ada
In den ersten drei Beiträgen dieser kleinen Serie habe ich erklärt, warum ich mir TensorRT-LLM auf...
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TensorRT-LLM Pipeline: Persistente Engines bauen mit FP16 und FP8
Im zweiten Teil habe ich TensorRT-LLM im Docker-Container aufgesetzt und mit TinyLlama validiert,...
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- Firecrawl mit vLLM betreiben: Zwei Modelle hinter einer Base-URL
Mein Firecrawl-Stack lief bisher gegen einen Ollama-Server. Das war bequem, denn Ollama liefert Chat-Modell und Embedding-Modell unter einer einzigen Adresse aus. Seit ich meine zwei RTX A6000 auf vLLM umgestellt habe, ist dieser Komfort weg. Und genau daran bin ich beim ersten Versuch gescheitert. Das Problem klingt banal, ist aber hartnäckig: vLLM serviert pro Instanz… Weiterlesen: Firecrawl mit vLLM betreiben: Zwei Modelle hinter einer Base-URL - NVIDIA DGX Spark: Qwen3.8-27B mit SGLang und Docker Compose aufsetzen
Nach meiner vLLM-Serie auf dem Dual-A6000-Server wollte ich wissen, wie sich Qwen3.8-27B auf der NVIDIA DGX Spark schlägt. Mein Ziel: ein lokales Modell als Backend für OpenCode, mit dem ich ESP32-Firmware schreiben, bauen und flashen lasse. Der Plan war zunächst vLLM. Am Ende ist es SGLang geworden. Warum, und wie die Installation Schritt für Schritt… Weiterlesen: NVIDIA DGX Spark: Qwen3.8-27B mit SGLang und Docker Compose aufsetzen - Qwen3.8-27B auf zwei RTX A6000: BF16, INT4 und MTP im llama-benchy-Vergleich
In diesem Beitrag vLLM auf zwei RTX A6000 installieren: Treiber, Setup und erster Start mit Qwen3.8-27B habe ich vLLM auf zwei RTX A6000 eingerichtet und drei Varianten von Qwen3.8-27B heruntergeladen. Volles BF16, eine INT4-Quantisierung und eine INT4-Variante mit MTP für Speculative Decoding. Nach einem Kommentar auf LinkedIn kam noch eine vierte dazu, eine GPTQ-INT4-Variante, die… Weiterlesen: Qwen3.8-27B auf zwei RTX A6000: BF16, INT4 und MTP im llama-benchy-Vergleich - vLLM optimieren: Quantisierung, Multi-GPU-Troubleshooting und Agentenbetrieb mit Qwen3.8-27B
Im ersten Teil habe ich vLLM auf meinen zwei RTX A6000 installiert und Qwen3.8-27B im vollen BF16 zum Laufen gebracht. Das funktionierte, aber im Alltag hat mich das Ergebnis nicht überzeugt. Beide Karten waren permanent belegt, nur um ein einziges Modell über Tensor Parallel zu bedienen, und beim agentischen Coden mit OpenCode fühlte sich das… Weiterlesen: vLLM optimieren: Quantisierung, Multi-GPU-Troubleshooting und Agentenbetrieb mit Qwen3.8-27B - vLLM auf zwei RTX A6000 installieren: Treiber, Setup und erster Start mit Qwen3.8-27B
vLLM ist eine schnelle Inferenz-Engine für lokale Sprachmodelle. In diesem Beitrag richte ich das Qwen3.8-27B Modell auf zwei RTX A6000 ein. Der Hauptgrund, warum ich von Ollama jetzt einmal weggehen möchte, ist das agentische Entwickeln von Software mit Qwen3.8-27B. Und ich kann nur bei vLLM das Reasoning etwas beschränken, was bei Ollama so nicht möglich… Weiterlesen: vLLM auf zwei RTX A6000 installieren: Treiber, Setup und erster Start mit Qwen3.8-27B
Ein toller Guide der leicht zugänglich und verständlich ist. Perfekt für ein kleines Side-Project geeignet. Aktuell half mir noch mein…
Thank you for this great tutorial, could you share n8n workflow and comfyui workflow please?
Hallo Anton, die Meldung besagt das in meinem Beisiel Methoden verwendet werden die veraltet (deprecated) sind. Also müsstest Du die…
Danke für das Tool! Ich habe erst kürzlich angefangen mich mit der Thematik zu beschäftigen und bin für meine Erwartungen…
Hallo, ich habe ihre Anleitung befolgt und bekomme im letzten Schritt leider immer folgende Meldung im Terminal: bash <(wget -qO-…