Hobby-Entwickler veröffentlicht lokales Weltmodell: Aus Bildern werden steuerbare Videos

Ein Entwickler aus der Reddit-Community r/LocalLLaMA hat ein selbst trainiertes Weltmodell auf Hugging Face gestellt. Es macht aus einem Standbild ein interaktives Video, das man in Echtzeit steuert, und soll schon auf einer RTX 3060 oder 4060 laufen.

Modell-Releases Selbst ausprobieren 11. Nov. 2026 5 Min. Lesezeit Quelle: Reddit r/LocalLLaMA

Worum es geht

Im Reddit-Forum r/LocalLLaMA hat ein Entwickler sein erstes öffentlich verfügbares KI-Modell vorgestellt: ein sogenanntes Weltmodell. Gemeint ist eine KI, die nicht einfach ein fertiges Video ausgibt. Sie berechnet Bild für Bild, wie sich eine Szene als Reaktion auf deine Eingaben verändert, ähnlich wie ein Videospiel, nur ohne programmierte Spielwelt. Du gibst ein beliebiges Bild vor, und das Modell macht daraus ein interaktives Video, das du in Echtzeit steuerst.

Die Gewichte liegen frei auf Hugging Face unter huggingface.co/lucidml/gta. Der Name deutet auf die Spielereihe GTA hin. Der Entwickler schreibt dazu, die GTA-Variante sei „stabiler als das allgemeine Modell“, könne aber trotzdem jedes Bild in ein interaktives Video verwandeln. Wer nichts installieren will, kann eine Browser-Demo nutzen: lucidml.ai/dashboard/minidemo?world=gta5. Der Entwickler beschreibt sie selbst als „simple, lustige Drift-Seite“.

Was ein Weltmodell ist und warum das spannend ist

Weltmodelle gelten als eines der aktuellen Forschungsthemen in der KI. Ein normaler Videogenerator bekommt einen Text oder ein Bild und rechnet daraus einige Sekunden Video. Danach ist der Clip fertig, und du hast keinen Einfluss mehr. Ein Weltmodell arbeitet wie eine Schleife: Es sieht das aktuelle Bild und deine Steuerbefehle, etwa Lenken oder Gas geben, und sagt daraus das nächste Bild voraus. Das wiederholt es viele Male pro Sekunde. So entsteht der Eindruck einer spielbaren Welt, obwohl es weder eine Spiel-Engine noch 3D-Modelle oder Physikberechnungen gibt. Alles „träumt“ das neuronale Netz.

Bisher stammen solche Systeme vor allem von großen Forschungslaboren und laufen meist auf teuren Rechenzentrums-GPUs. Neu ist hier der Anspruch, dass das Modell lokal auf gewöhnlichen Gaming-Grafikkarten läuft.

Die Technik: Transformer mit gelernten Zusammenfassungen

Zur Architektur macht der Beitrag nur knappe Angaben. Es handelt sich um einen Transformer, also den Netzwerktyp, der auch hinter Sprachmodellen wie ChatGPT steckt. Die Besonderheit sind laut Entwickler „gelernte Zusammenfassungen“ (learned summaries). Das Modell merkt sich also nicht jedes frühere Bild vollständig. Es fasst die Vergangenheit in einer kompakten, beim Training gelernten Form zusammen, ungefähr so, wie du dir nach einer Autofahrt die Strecke merkst und nicht jedes einzelne Bild davon. Bei solchen Echtzeit-Modellen ist genau das wichtig: Ohne Zusammenfassung wächst der Speicherbedarf mit jedem Bild, und das Modell wird immer langsamer.

Details hat der Entwickler in technischen Berichten unter lucidml.ai/summaryformer veröffentlicht. Die Architektur heißt dort offenbar „Summaryformer“. Wie groß das Modell ist, mit welchen Daten es trainiert wurde und unter welcher Lizenz es steht, sagt der Reddit-Beitrag nicht.

Hardware und Demo

Laut Entwickler läuft das Modell auf einer RTX 3060, einer RTX 4060 und allem, was darüber liegt. Das sind verbreitete Mittelklasse-Karten mit 12 bzw. 8 GB Grafikspeicher. Die Online-Demo nutzt gemietete Grafikkarten beim Cloud-Anbieter Vast.ai, und zwar RTX 3070, 3080, 4080 und teilweise Karten der 50er-Serie. Die Bildrate wird dort „hart gedrosselt“. Die meisten 50er-Karten sind deshalb laut Entwickler „verschwendet“, weil sie viel mehr leisten könnten, als die Demo abruft. Das spricht dafür, dass das Modell sparsam genug für Consumer-Hardware ist. Unabhängige Messungen zu Bildrate oder Speicherverbrauch gibt es bisher nicht.

Was du zum Ausprobieren brauchst

Grafikkarte: eine Nvidia-GPU ab RTX 3060 (12 GB) oder RTX 4060 (8 GB). Etwa 8 GB Grafikspeicher dürften das Minimum sein. Zu AMD-Karten, Apple Silicon oder reinem CPU-Betrieb gibt es keine Angaben. Für Echtzeit ist eine CPU realistisch zu langsam.
Arbeitsspeicher und Speicherplatz: nicht angegeben. Plane einige GB für die Modelldateien und ein übliches Python-Setup ein.
Ohne eigene Hardware: Die Browser-Demo läuft in der Cloud, du musst nichts installieren.
Anleitung: Wie man das Modell lokal startet, steht auf der Hugging-Face-Seite. Der Reddit-Beitrag selbst enthält keine Installationsschritte.

Grenzen, die der Entwickler selbst nennt

Der Entwickler stellt das Projekt offen und ohne große Versprechen vor. Für ihn ist es das erste Modell, das er überhaupt veröffentlicht, und das sei „ein bisschen beängstigend“. Er räumt ein, dass es noch viele Einschränkungen gibt, vor allem bei der Konsistenz und der Bildqualität. Konsistenz heißt hier: Bleibt die Welt dieselbe, wenn du dich umdrehst und wieder zurückschaust? Bei Weltmodellen ist das ein bekanntes Problem. Objekte verschwinden, Straßen verändern sich, und nach einiger Zeit verschwimmt das Bild. Er will das Modell weiter trainieren, um diese Probleme zu beheben.

Einordnung

Ein Weltmodell, das jemand allein entwickelt, frei herunterladbar macht und das auf einer Mittelklasse-Grafikkarte läuft, ist in diesem Forschungsfeld ungewöhnlich. Die bekannten Systeme großer Labore sind oft gar nicht öffentlich oder brauchen erheblich mehr Rechenleistung. Für Bastler, Spieleentwickler und Forschende ist das Projekt eine günstige Gelegenheit, das Prinzip „Spiel ohne Engine“ selbst auszuprobieren und zu verstehen.

Vieles ist aber noch offen. Es gibt keine Angaben zu Modellgröße, Lizenz, Trainingsdaten oder Benchmarks. Bilder in GTA-Optik werfen außerdem die Frage auf, ob das Modell mit Material aus einem urheberrechtlich geschützten Spiel trainiert wurde. Das klärt der Beitrag nicht. Die Aussagen zur Leistung stammen ausschließlich vom Entwickler selbst. Realistisch ist das Modell eher ein spannendes Experiment und eine Technik-Demo als ein fertiges Werkzeug. Gerade deshalb ist es für alle interessant, die verstehen wollen, wohin sich interaktive KI-Videos entwickeln.

Begriffe einfach erklärt

Weltmodell: Eine KI, die vorhersagt, wie sich eine Szene als Reaktion auf Eingaben verändert. So entsteht eine Art spielbare Welt ohne klassische Spiel-Engine.
Transformer: Ein weit verbreiteter Aufbau neuronaler Netze, der auch hinter Sprachmodellen wie ChatGPT steckt. Er verarbeitet Daten als Folge von Bausteinen und erkennt, welche davon zusammenhängen.
Gelernte Zusammenfassungen: Das Modell speichert die Vergangenheit nicht vollständig. Es verdichtet sie in eine kompakte Form, deren Aufbau es beim Training selbst gelernt hat. Das spart Speicher und Rechenzeit.
Konsistenz: Gemeint ist, ob die Welt stabil bleibt: Sieht ein Ort gleich aus, wenn man später dorthin zurückkehrt? Weltmodelle haben damit oft Probleme.
Vast.ai: Ein Cloud-Marktplatz, auf dem man Grafikkarten stundenweise mieten kann. Die Online-Demo läuft darüber.
Bildrate (fps): Die Zahl der Bilder pro Sekunde. Je höher sie ist, desto flüssiger wirkt das interaktive Video.

Quellen

Reddit r/LocalLLaMA reddit.com

#weltmodell#video#echtzeit#hugging face#lokal

Originalquelle lesen

Selbst ausprobieren: lucidml GTA World Model

Schritt für Schritt erklärt, auch ohne Vorkenntnisse – auf deinem Rechner oder kostenlos im Browser.

Was kann ich damit machen?

Das Modell nimmt ein Standbild und macht daraus ein interaktives Video, das du in Echtzeit steuerst, ähnlich wie ein einfaches Rennspiel. Jedes neue Bild berechnet die KI selbst, ohne Spiel-Engine oder 3D-Modelle. Am besten funktioniert laut Entwickler die GTA-Variante, die stabiler läuft als das allgemeine Modell. Grundsätzlich soll aber jedes Bild als Startpunkt taugen. Die Architektur ist ein Transformer mit gelernten Zusammenfassungen, der sparsam genug für Mittelklasse-GPUs ist. Grenzen gibt es bei der Konsistenz, denn die Welt verändert sich mit der Zeit, und bei der Bildqualität. Mit kommerziellen Spielen oder großen Videomodellen kann es nicht mithalten. Es ist eher ein spannendes Experiment.

Für wen lohnt es sich?

Lohnt sich für Bastler, Spieleentwickler, KI-Neugierige und Forschende mit einer Nvidia-Karte ab RTX 3060 oder 4060, die Weltmodelle selbst erleben wollen. Wer ein fertiges Spiel oder hochwertige Videos erwartet, wird enttäuscht und probiert besser erst die Online-Demo.

Ideen: Was du damit anstellen kannst

Urlaubsfoto zum Leben erwecken

Lade ein Foto einer Straße oder Landschaft hoch und fahre darin herum. Du siehst, wie die KI die Welt jenseits des Fotos weiterdenkt. Das sorgt für Staunen und eignet sich gut, um die Technik anderen zu zeigen.

Prototyp für Spielideen

Spieleentwickler können mit einem Konzeptbild schnell ausprobieren, wie sich eine Szene in Bewegung anfühlt. Das ersetzt keine Engine, liefert aber in Minuten ein grobes Gefühl für Atmosphäre und Perspektive.

Weltmodelle verstehen

Studierende und KI-Interessierte können am eigenen Rechner beobachten, wo solche Modelle scheitern, etwa bei Konsistenz und Objektpermanenz. Zusammen mit den technischen Berichten ergibt das ein praktisches Lernprojekt.

Kurze Clips für Social Media

Nimm deine Fahrt durch eine KI-generierte Welt per Bildschirmaufnahme auf und schneide daraus kurze, surreale Clips. Gerade die Fehler und Verformungen haben oft einen eigenen Reiz.

Benchmark für die eigene GPU

Teste, wie flüssig das Modell auf deiner Karte läuft, und vergleiche die Bildrate mit der Online-Demo. So bekommst du ein Gefühl dafür, wie viel deine Hardware für Echtzeit-KI leistet.

Downloadsiehe Model Card

Lizenzapache-2.0

ArtVideogenerator

Hugging Facelucidml/gta

Was dein Rechner braucht

Grafikkarte (NVIDIA) mind. 6 GB VRAMDer Hersteller nennt keine VRAM-Zahl. Deshalb ist der Wert berechnet. Die Gewichte, die der Server lädt, sind zusammen etwa 3,4 GB groß: Modell 2,52 GB und Autoencoder 0,88 GB. Die Größe passt zu 630 Millionen Parametern in fp32. Mit Puffer gilt: 3,4 × 1,2 + 1 ≈ 5,1 GB. Dazu kommen der Speicher für das Gedächtnis des Modells (KV-Cache) und torch.compile, darum sind rund 6 GB ein sinnvolles Minimum. Mehr Grafikspeicher macht das Modell nicht besser. Er gibt dir aber Reserve für flüssigeres Streaming.

Mac (Apple Silicon M1–M5) nicht unterstütztLaut Model Card läuft das Modell nur mit CUDA, also nur mit NVIDIA-Grafikkarten. Auf dem Mac geht es deshalb nicht. Nutze stattdessen die Browser-Demo auf lucidml.ai (minidemo, world=gta5) oder einen gemieteten Cloud-Rechner mit NVIDIA-Karte.

Speicherplatz ca. 8 GB freiModell-Download plus Programme

Die Quelle nennt nur eine veröffentlichte Variante: lucidml/gta. Sie ist laut Entwickler die stabilste. Angaben zu Größen oder Quantisierungen gibt es nicht. Auf einer RTX 3060 oder 4060 sollte die Standardversion laufen.

Laut Entwickler läuft das Modell auf RTX 3060, RTX 4060 und allen stärkeren Grafikkarten. Rechne mit etwa 8 GB Grafikspeicher als Minimum.
Zu AMD-GPUs, Apple Silicon und reinem CPU-Betrieb macht die Quelle keine Angaben. Für Echtzeit ist eine CPU kaum geeignet.
Die Online-Demo läuft auf gemieteten RTX 3070, 3080, 4080 und 50er-Karten bei Vast.ai, die Bildrate ist gedrosselt.
Schnellere Karten können mehr Bilder pro Sekunde liefern, als die Demo nutzt.

Wie finde ich heraus, was mein Rechner hat?

Windows: Strg + Umschalt + Esc drücken → Task-Manager → Reiter Leistung → links GPU anklicken. Unten steht Dedizierter GPU-Speicher (das ist dein VRAM). Den Arbeitsspeicher findest du unter Arbeitsspeicher.
Mac: Apfel-Menü oben links → Über diesen Mac. Dort stehen Chip (z. B. M2) und Speicher (z. B. 16 GB). Bei Apple-Chips teilen sich Grafik und Prozessor diesen Speicher.
Linux: Im Terminal nvidia-smi eingeben (zeigt Grafikkarte und Speicher) und free -h für den Arbeitsspeicher.

Anleitung

Dieses Modell läuft mit einem eigenen Programm seiner Entwickler (guandeh17/Self-Forcing auf GitHub). Die Befehle unten stammen aus der Model Card und der Anleitung der Entwickler.

Windows 10 / 11

Windows 10 / 11: nicht offiziell getestet. Windows wird in der Quelle nicht erwähnt. Der Server braucht FlexAttention und torch.compile, das unter Windows oft Probleme macht. Sicherer ist WSL2 (ein Linux innerhalb von Windows) mit der Linux-Anleitung oder gleich die Online-Demo auf lucidml.ai.

Voraussetzungen prüfen. Du brauchst eine NVIDIA-Grafikkarte mit aktuellem Treiber und Python 3 von python.org. Setze bei der Installation den Haken bei „Add to PATH“. Öffne PowerShell und prüfe mit den Befehlen, ob Grafikkarte und Python erkannt werden.
```
nvidia-smi
python --version
```
Arbeitsordner und Umgebung anlegen. Du legst einen Ordner und eine virtuelle Umgebung an. Das ist ein abgeschotteter Bereich für die Pakete dieses Projekts. Meldet PowerShell beim Aktivieren einen Fehler wegen Skripten, gib vorher Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned ein.
```
mkdir gta-welt; cd gta-welt
python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1
```
Pakete installieren. Hier installierst du die Pakete aus der Model Card. Achtung: Unter Windows installiert pip install torch oft eine Version ohne Grafikkarten-Unterstützung. Hol dir darum auf der PyTorch-Website den Installationsbefehl für die CUDA-Variante und führe ihn zuerst aus.
```
pip install torch numpy fastapi uvicorn pillow av imageio huggingface_hub
```
Modell und Programm herunterladen. Damit lädst du das Repository mit Gewichten und Code in den Ordner gta, das sind etwa 3,4 GB. Danach wechselst du in diesen Ordner.
```
hf download lucidml/gta --local-dir gta
cd gta
```
Server starten. Der Server lädt das Modell, übersetzt es mit torch.compile und wärmt sich kurz auf. Das dauert beim ersten Mal. Bricht er mit einem Fehler zu triton oder compile ab, nutze WSL2.
```
python summary_server.py
```
Prüfen, ob der Server läuft. Öffne ein zweites PowerShell-Fenster. Schreib curl.exe statt curl, denn curl ist in PowerShell ein anderer Befehl. Kommt eine JSON-Antwort zurück, läuft der Server.
```
curl.exe http://localhost:3002/status
```
Startbild hochladen. Speichere einen Screenshot aus GTA V im Querformat als start.png im aktuellen Ordner. Dann schickst du ihn mit diesem Befehl an den Server, test ist dein Benutzername.
```
curl.exe -F "z0_image=@start.png" http://localhost:3002/z0/test
```
Sitzung verbinden. Das Video kommt über die WebSocket-Adresse ws://localhost:3002/ws/test. Eine Browser-Oberfläche ist nicht dabei. Dein eigener Client muss die Tasten als JSON senden und die H.264-Bilder anzeigen.
Ergebnis. Auf deinem Rechner läuft der GTA-Weltmodell-Server auf Port 3002, hat dein Startbild angenommen und kann über eine WebSocket-Verbindung ein H.264-Video in 384x672 streamen, das auf deine Tasten reagiert.

macOS

macOS: nicht unterstützt. Laut Model Card läuft das Modell nur mit CUDA, also nur mit NVIDIA-Grafikkarten. Auf dem Mac geht es deshalb nicht. Nutze stattdessen die Browser-Demo auf lucidml.ai (minidemo, world=gta5) oder einen gemieteten Cloud-Rechner mit NVIDIA-Karte.

Linux

Linux: unterstützt. Die Quelle verlangt eine NVIDIA-Grafikkarte mit CUDA. Ein bestimmtes Betriebssystem nennt sie nicht, Linux ist der naheliegende Weg. Die Browser-Oberfläche zum Spielen ist nicht im Paket enthalten. Wenn du nur ausprobieren willst, nimm die Online-Demo auf lucidml.ai (minidemo, world=gta5).

Voraussetzungen prüfen. Du brauchst eine NVIDIA-Grafikkarte mit installiertem Treiber und ein aktuelles Python 3. Der Befehl nvidia-smi zeigt dir deine Grafikkarte und ihren Speicher an. Steht dort keine Karte, fehlt der Treiber. Ohne NVIDIA-Karte läuft das Modell nicht, denn laut Hersteller funktioniert es nur mit CUDA (NVIDIAs Rechenschnittstelle für Grafikkarten).
```
nvidia-smi
python3 --version
```
Arbeitsordner und Umgebung anlegen. Du legst einen Ordner und darin eine virtuelle Umgebung an. Das ist ein abgeschotteter Bereich für die Python-Pakete dieses Projekts. Nach dem Aktivieren steht (.venv) vorne in der Befehlszeile.
```
mkdir gta-welt && cd gta-welt
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
```
Pakete installieren. Hier installierst du alle Pakete, die laut Model Card nötig sind. torch ist PyTorch, die Rechenbibliothek für die Grafikkarte. huggingface_hub bringt den Befehl hf zum Herunterladen mit. Das dauert ein paar Minuten, denn torch ist mehrere GB groß.
```
pip install torch numpy fastapi uvicorn pillow av imageio huggingface_hub
```
Modell und Programm herunterladen. Dieser Befehl lädt das komplette Repository in den Ordner gta. Darin sind die Gewichte (etwa 3,4 GB) und der ganze Programmcode. Danach wechselst du in diesen Ordner.
```
hf download lucidml/gta --local-dir gta
cd gta
```
Server starten. Jetzt startest du den Server. Er lädt die Gewichte, übersetzt das Modell für deine Grafikkarte (torch.compile) und spielt zum Aufwärmen eine kurze Sitzung ab. Der erste Start dauert deshalb eine Weile. Lass das Fenster offen. Der Server lauscht auf Port 3002.
```
python summary_server.py
```
Prüfen, ob der Server läuft. Öffne ein zweites Terminal. Mit diesem Befehl fragst du den Server, ob er belegt ist. Kommt eine Antwort im JSON-Format zurück, läuft alles. Ein Prozess bedient immer nur einen Spieler gleichzeitig.
```
curl http://localhost:3002/status
```
Startbild hochladen. Das Modell braucht ein Startbild, von dem aus es die Welt weiter erzeugt. Am besten nimmst du einen Screenshot aus GTA V im Querformat und speicherst ihn als start.png. Mit diesem Befehl schickst du das Bild an den Server, test ist dabei dein Benutzername.
```
curl -F "z0_image=@start.png" http://localhost:3002/z0/test
```
Sitzung verbinden und spielen. Das Video kommt über eine WebSocket-Verbindung unter ws://localhost:3002/ws/test. Das ist eine dauerhafte Verbindung zwischen Programm und Server. Eine Browser-Oberfläche liefert das Paket nicht mit. Du brauchst also einen eigenen kleinen Client, der die gedrückten Tasten als JSON schickt, zum Beispiel {"type": "keys", "pressed": {"w": true, ...}}, und die H.264-Bilder anzeigt. Eine Sitzung endet nach 180 Sekunden.
Ergebnis. Auf deinem Rechner läuft der GTA-Weltmodell-Server auf Port 3002, hat dein Startbild angenommen und kann über eine WebSocket-Verbindung ein H.264-Video in 384x672 streamen, das auf deine Tasten reagiert.

So geht es nach dem ersten Ergebnis weiter

Probier verschiedene Startbilder aus, zum Beispiel Stadt, Wüste oder Autobahn. Das Startbild bleibt die ganze Sitzung im Gedächtnis und prägt die Szene.
Oben in summary_server.py steht das CONFIG-Verzeichnis mit allen Einstellungen. Mit ws_session_limit_s änderst du das Zeitlimit pro Sitzung (Standard 180 Sekunden, 0 schaltet es ab).
Steuern kannst du mit w, a, s, d, shift, space sowie left und right. Dein Client schickt sie als JSON-Nachricht vom Typ keys.
Wenn du flash_attn installierst, steht ein zweiter Attention-Kernel bereit. Er ist optional, der Server nutzt standardmäßig FlexAttention.

Das kannst du ausprobieren

Ein Foto einer Stadtstraße aus Fahrerperspektive als Startbild verwenden und losfahren

Einen Screenshot aus einem Open-World-Spiel als Startbild nehmen und darin herumdriften

Ein eigenes Urlaubsfoto einer Küstenstraße hochladen und testen, wie weit die Welt stabil bleibt

Ein Gemälde oder eine Zeichnung als Startbild nutzen und schauen, wie das Modell den Stil fortsetzt

Eine Nachtszene mit Neonlichtern als Startbild wählen und auf Konsistenz beim Umdrehen achten

Tipps für bessere Ergebnisse

Probiere zuerst die Online-Demo aus, um zu sehen, was dich erwartet, bevor du lokal installierst.
Wähle Startbilder, die zum Trainingsstil passen, etwa Straßenszenen in Spieloptik aus Fahrerperspektive. Damit bleibt das Ergebnis am stabilsten.
Halte die Sitzungen kurz und starte bei Bildfehlern mit einem neuen Startbild neu.
Lies die technischen Berichte unter lucidml.ai/summaryformer, um die Architektur und ihre Grenzen zu verstehen.

Wenn es hakt

Lizenz und Nutzungsbedingungen nennt der Beitrag nicht. Prüfe sie auf der Hugging-Face-Seite, bevor du das Modell weiterverwendest.

Eine Startanleitung steht nicht im Reddit-Beitrag. Halte dich an die Hinweise im Repo lucidml/gta.

Die Welt verändert sich mit der Zeit, das ist eine bekannte Schwäche. Lange Sitzungen werden unschärfer oder unlogisch.

Das allgemeine Modell ist laut Entwickler weniger stabil als die GTA-Variante. Beginne also mit lucidml/gta.

Ohne passende Nvidia-Karte nutze besser die Browser-Demo, statt lange an der lokalen Installation zu basteln.

„out of memory“, Absturz oder der Rechner hängt

Das Modell ist zu groß für deinen Grafikspeicher. Nimm eine kleinere Variante aus der Tabelle oben und schließe andere Programme, vor allem Spiele und Browser mit vielen Tabs.

Es läuft, aber extrem langsam

Wahrscheinlich rechnet der Prozessor statt der Grafikkarte. Bei Ollama zeigt ollama ps in der Spalte PROCESSOR, wie viel auf der GPU läuft. Steht dort „100% CPU“, Grafiktreiber aktualisieren oder eine kleinere Variante nehmen, die komplett in den Grafikspeicher passt.

„ollama“ bzw. „python“ wird nicht gefunden

Das Eingabefenster schließen und neu öffnen, damit es das frisch installierte Programm kennt. Bei Python unter Windows: neu installieren und das Häkchen Add python.exe to PATH setzen.

Windows: „Die Ausführung von Skripts ist auf diesem System deaktiviert“

Das Skript genau mit dem Befehl oben starten: powershell -ExecutionPolicy Bypass -File try_windows.ps1. Das erlaubt die Ausführung nur dieses einen Mal.

Fehlermeldung beim Laden des Modells (Version, „trust_remote_code“, unbekannte Architektur)

Ganz neue Modelle brauchen oft die neueste Programmversion. Bei Ollama: Ollama aktualisieren. Bei Python: pip install -U transformers in der aktivierten Umgebung. Die Model Card nennt meist die genaue Version.

Skripte und Notebook erzeugt Tokenstrom automatisch. Bitte vor dem Ausführen kurz ansehen – sie sind lesbarer Klartext. Lizenz des Modells beachten: apache-2.0.

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