Das massive Problem am KI Hype ist momentan, dass Speicher fast unbezahlbar geworden ist. Preissprünge um mehrere 100%. Ich habe auch mal mit lokalen Modellen geliebäugelt mir dann aber die realistischen Kosten angesehen. Sicher, wenn Du ein kleines Modell benutzt dass extrem strikt antwortet aber dafür zuverlässig ist, kann das Modell auch einen Roboter steuern, dennoch gibt es Verzögerungen auf einem lokalen System, eine KI anzuwerfen, alles durchrechnen zu lassen und die Antwort zu liefern. Aber dieses Feld ist groß und es gibt inzwischen zahlreiche Lösungen auf für lokale Rechner.
Um das Dilemma für mich zunächst zu umgehen habe ich mich auf API-Nutzung von Gemini spezialisiert, was wegen der Lernkurve zunächst ziemlich teuer für mich war, mehrere hundert Euro Token-Kosten. Aber ich arbeite dran LLMs deterministisch nutzbar zu machen mit einem Bruchteil der normalen Token-Kosten; vorbei an den Mainstream Frameworks von LangChain, MS AutoGen und anderen mehr. Aber das zielt weniger auf Robotik ab.





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