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CourseCorrect
AI-Kursvermittler für echten Karriereimpact
Verschwende keine Zeit oder Geld mehr mit dem falschen Kurs. CourseCorrect durchsucht das Internet, um den passenden Kurs für dich zu finden – ganz gleich, auf welchem Niveau du bist oder welche Erfahrungen und Fähigkeiten du mitbringst. Du erhältst Einblicke in die Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt, das Gehaltswachstum und welche Fähigkeiten wirklich deine Karriere voranbringen können.
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Published: 8/8/2025, 7:01:00 AM
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Wordin
Erstellen Sie lange Inhalte mit KI, ohne den Kontext zu verlieren In der heutigen digitalen Welt wird die Erstellung von Inhalten häufig durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) unterstützt. KI-Tools können dabei helfen, Texte zu generieren, die sowohl informativ als auch ansprechend sind. Doch eine der größten Herausforderungen bei der Verwendung von KI zur Inhaltserstellung besteht darin, den Kontext beizubehalten. Was bedeutet das konkret? Wenn wir von Kontext sprechen, meinen wir die Gesamtheit der Informationen und die Bedeutung, die ein Text vermitteln soll. Um lange Inhalte zu erstellen, die den Kontext nicht verlieren, gibt es einige bewährte Strategien, die Sie berücksichtigen sollten: 1. **Klare Zielsetzung**: Bevor Sie mit der Erstellung von Inhalten beginnen, ist es wichtig, Ihre Zielgruppen und deren Bedürfnisse zu kennen. Überlegen Sie, welche Botschaft Sie vermitteln möchten und welche Fragen Ihre Leser haben könnten. Dies hilft der KI, relevantere und zielgerichtete Inhalte zu erzeugen. 2. **Strukturierte Gliederung**: Ein klarer Aufbau ist entscheidend, um den Kontext zu wahren. Erstellen Sie eine Gliederung, die die Hauptpunkte und Unterpunkte umfasst, die Sie in Ihrem Text behandeln möchten. Dies gibt der KI eine klare Richtung und sorgt dafür, dass alle wichtigen Aspekte abgedeckt werden. 3. **Verwendung von Beispielen und Analogien**: Um komplexe Ideen zu erklären, können Beispiele und Analogien sehr hilfreich sein. Diese helfen nicht nur, den Text verständlicher zu machen, sondern tragen auch dazu bei, den Kontext zu verdeutlichen. KI kann Ihnen dabei helfen, passende Beispiele zu finden, die Ihre Argumente unterstützen. 4. **Feedback und Anpassung**: Nachdem die KI den ersten Entwurf erstellt hat, ist es wichtig, diesen zu überprüfen. Achten Sie darauf, ob der Text zusammenhängend ist und ob der Kontext an jeder Stelle klar bleibt. Gegebenenfalls können Sie Anpassungen vornehmen, um sicherzustellen, dass der Text durchgängig verständlich ist. 5. **Einsatz von Schlüsselwörtern**: Verwenden Sie Schlüsselwörter, die für Ihr Thema relevant sind. Diese helfen nicht nur dabei, den Text für Suchmaschinen optimiert zu gestalten, sondern stellen auch sicher, dass der Inhalt die gewünschten Themen und Konzepte abdeckt. 6. **Iterativer Prozess**: Die Erstellung von Inhalten mit
SelfHostLLM
Um den benötigten GPU-Speicher für die Inferenz von großen Sprachmodellen (LLMs) zu berechnen, gibt es einige Faktoren, die berücksichtigt werden müssen. Hier sind die Schritte, um eine grobe Schätzung zu erhalten: 1. **Modellgröße**: Zuerst benötigst du die Größe des Modells in Gigabyte (GB). Viele LLMs haben eine bestimmte Anzahl von Parametern, und jede Parameter kann etwa 4 Byte Speicher benötigen. Zum Beispiel: - Ein Modell mit 1 Milliarde Parametern benötigt etwa 4 GB (1.000.000.000 Parameter * 4 Byte/Parameter). 2. **Batch-Größe**: Überlege dir, wie viele Anfragen gleichzeitig verarbeitet werden sollen (Batch-Größe). Wenn du eine Batch-Größe von 1 hast, brauchst du nur den Speicher für das Modell. Bei einer Batch-Größe von 8 zum Beispiel, musst du den Modellspeicher mit der Batch-Größe multiplizieren: - 4 GB (Modell) * 8 (Batch-Größe) = 32 GB. 3. **Zusätzlicher Speicher**: Berücksichtige auch den zusätzlichen Speicher, der für den Betrieb benötigt wird, wie zum Beispiel: - Temporärer Speicher für die Verarbeitung von Eingabedaten. - Speicher für Zwischenergebnisse während der Inferenz. - Eventuell benötigter Speicher für andere Funktionen oder Dienste. 4. **Gesamtspeicherbedarf**: Addiere alles zusammen, um den Gesamtspeicherbedarf zu ermitteln. Eine allgemeine Faustregel ist, etwa 1,5 bis 2 mal den Modellspeicher für eine reibungslose Inferenz einzuplanen, insbesondere wenn du mehrere Anfragen gleichzeitig verarbeiten möchtest. Zusammengefasst: Um den benötigten GPU-Speicher für die Inferenz eines LLM zu berechnen, nimm die Modellgröße, multipliziere sie mit der Batch-Größe und berücksichtige zusätzlichen Speicherbedarf. Das gibt dir einen guten Überblick darüber, wie viel GPU-Speicher du benötigst.
