Lokale KI meistern: LLMs, Diffusion & Agenten auf deinem PC (Udemy.com)

Du willst die volle Kontrolle über künstliche Intelligenz? Lerne, wie du die Power von LLMs und Bildgeneratoren direkt auf deinem eigenen Rechner entfesselst – ohne Cloud, ohne Datenrisiko, mit maximaler Leistung.

KI-Automation und intelligente Agenten verändern Industrien über Nacht. Aber was, wenn du nicht auf externe Anbieter angewiesen sein willst? Was, wenn du eine KI-Infrastruktur benötigst, die zu 100 % in deiner Hand liegt – sei es aus Datenschutzgründen, für unübertroffene Performance oder für grenzenlose kreative Freiheit?

Dieser Kurs ist deine Schritt-für-Schritt-Anleitung in die Welt der lokalen KI. Du lernst nicht nur, wie man einzelne Tools installiert. Du baust ein komplettes, vernetztes Ökosystem auf, in dem Sprachmodelle (LLMs), Bild- und Videogeneratoren (Diffusion-Modelle) und intelligente KI-Agenten nahtlos zusammenarbeiten. Alles läuft vollständig "On-Premise" – also direkt auf deiner eigenen Hardware.

Wir arbeiten mit führenden Open-Source-Tools wie Ollama, LM Studio, Anything LLM, Flowise, n8n, Docker, Supabase, ComfyUI, MCP und Open WebUI. Gemeinsam errichten wir deine persönliche KI-Zentrale für alles von Textautomatisierung über beeindruckende Bild-, Audio- und Videoproduktion bis hin zu komplexen agentischen Arbeitsabläufen.

Vergiss die Einschränkungen von Cloud-Diensten. Nach diesem Kurs bist du in der Lage, ein KI-System zu bauen, das in Sachen Funktionalität, Sicherheit und Individualität weit über Standardlösungen wie ChatGPT oder Stable Diffusion hinausgeht.

WAS DU IN DIESEM KURS LERNEN WIRST – SEKTION FÜR SEKTION:

Sektion 1: Einführung & Schnellstart

• Verschaffe dir einen klaren Überblick über den Kursaufbau und die Lernziele.

• Erhalte Zugriff auf alle wichtigen Ressourcen und Links, die du für den Erfolg benötigst.

• Lerne, wie du die besten Open-Source-Modelle für deine Projekte findest.

• Quick Tip: Installiere deine erste lokale KI-Anwendung in Minuten mit Pinokio.

Sektion 2: Grundlagen – LLMs, Diffusion und die richtige Hardware

• Verstehe die entscheidenden Vorteile von lokaler KI in Bezug auf Datenschutz, Kosten und Performance.

• Entschlüssle die Hardware-Anforderungen: Wir erklären verständlich GPU, VRAM, RAM und Unified Memory.

• Finde heraus, welche Hardware (Apple Silicon vs. NVIDIA) sich am besten für deine Ziele eignet.

• Begreife die Funktionsweise von LLMs (GPT, Qwen) und Diffusionsmodellen (Stable Diffusion, Flux).

Sektion 3: Lokale LLMs in der Praxis – Dein eigenes ChatGPT mit Ollama

• Installiere und konfiguriere Ollama von Grund auf und lerne, die richtigen Modelle zu nutzen.

• Meistere Prompt-Engineering, multimodale Fähigkeiten (Vision mit Gemma 3) und fortgeschrittene Techniken wie Test-Time-Compute.

• Binde externe Werkzeuge mit Function Calling & Tool Use ein, um die Fähigkeiten deiner LLMs zu erweitern.

• Tauche ein in RAG und Embeddings direkt in Ollama und lerne alles über die Optimierung durch Quantisierung (GGUF, Q8 etc.).

Sektion 4: Wissensmanagement mit Anything LLM & LM Studio (RAG)

• Verstehe das Konzept von RAG (Retrieval-Augmented Generation), Embeddings und Vektordatenbanken im Detail.

• Baue mit AnythingLLM und Ollama einen lokalen RAG-Chatbot, der auf deinen eigenen Dokumenten basiert.

• Nutze Agenten-Funktionen wie Websuche und Scraping und interagiere per Sprache über Whisper-Transkription.

• Lerne LM Studio als leistungsstarke All-in-One-Alternative zu Ollama kennen.

Sektion 5: Diffusion lokal – Bilder & Videos mit ComfyUI erstellen

• Installiere und meistere ComfyUI, das mächtigste Tool für die lokale Bilderstellung.

• Verstehe und nutze komplexe JSON-Workflows für Modelle wie SDXL, Qwen und Flux.

• Trainiere eigene LoRAs, nutze ControlNets für konsistente Charaktere und skaliere deine Bilder professionell hoch.

• Erstelle KI-Videos, bearbeite Bilder mit Qwen Image Edit und finde unzählige Workflows mit OpenArt.

Sektion 6: KI-Videoerstellung auf deinem Rechner

• Erzeuge Videos direkt aus Text oder Bildern mit Modellen wie Wan.

• Animiere Charaktere und tausche Gesichter oder Outfits mit Wan2.2-Animate.

• Entdecke innovative Technologien wie FramePack für die lokale Videoproduktion.

• Profi-Tipp: Beschleunige deine Video-Generation um das 7-fache mit einer speziellen 4-Step-LoRA-Technik.

Sektion 7: KI-Audiofunktionen – Sprache, Stimmen & Musik

• Transkribiere Audio präzise mit Whisper (STT).

• Erzeuge realistische Stimmen aus Text (TTS) und klone sogar deine eigene Stimme mit Open-Source-Lösungen.

• Generiere GEMA-freie KI-Musik direkt auf deiner Hardware.

Sektion 8: Agentische KI – Baue intelligente Automations-Agenten mit n8n

• Installiere und konfiguriere die Automationsplattform n8n lokal.

• Richte mit Docker eine lokale Supabase-Vektordatenbank für deine RAG-Agenten ein.

• Baue einen voll funktionsfähigen RAG-Agenten, der Ollama, n8n und Supabase kombiniert.

• Verbinde deine Agenten mit SQL-Datenbanken und externen Diensten wie Google Mail.

Sektion 9: Spezielle Workflows – Die hohe Kunst der Systemintegration

• Verbinde alles miteinander: Erstelle mit MCP eine Brücke zwischen deinen Tools.

• Nutze LM Studio oder das Open WebUI als zentrales Frontend, um deine in n8n erstellten KI-Agenten zu steuern.

• Automatisiere die Erstellung von Bildern und Videos, indem du ComfyUI direkt über n8n ansteuerst.

• Extrahiere mit OCR-Funktionen automatisch Daten aus PDFs, Bildern und Rechnungen.

Sektion 10: Flowise Crashkurs – Visuelle RAG-Bots bauen

• Installiere Flowise und eine Postgres-Datenbank lokal mit Node.js und Docker.

• Baue per Drag-and-Drop einen leistungsstarken RAG-Agenten, der auf deiner eigenen Wissensdatenbank operiert.