🤖 AI-Experimentierstation (ai-lab) v1.1
Vektorsuche + Modellinferenz + Jupyter + automatische ML-Experimente. Verwenden, wenn Modelle ausgeführt / Embeddings erstellt / Hyperparameter abgestimmt werden.
Absichts-Routing-Tabelle
🗂️ Vektordatenbank
| Du sagst... | Route zu |
|---|
| "Chroma-Vektorsuche verwenden" | chroma |
| "FAISS-Suche" / "Effiziente Vektorsuche" | faiss |
| "Qdrant-Vektordatenbank" | qdrant |
Hinweis: pinecone ist kostenpflichtig in der Cloud, 🔴 nicht verwenden, nicht enthalten.
🧠 Modellbezogen
| Du sagst... | Route zu |
|---|
| "Ein Modell von HuggingFace herunterladen" / "HF-Modell" | huggingface-hub |
| "LLM lokal ausführen" / "llama.cpp-Inferenz" | llama-cpp |
| "Strukturierte JSON-Ausgabe" / "LLM-Ausgabe formatieren" | instructor |
Hinweis: vllm, flash-attention, grpo-rl-training, stable-diffusion, honcho – von Forschern nicht benötigt, nicht enthalten.
💻 Interaktive Umgebung
| Du sagst... | Route zu |
|---|
| "Python-Datenanalyse ausführen" / "Jupyter" | jupyter-live-kernel |
🔬 Automatische ML-Experimente (NEU v1.1)
| Du sagst... | Route zu |
|---|
| "Automatische Hyperparameter-Optimierung" / "Modell automatisch optimieren" | aide-ml-experiment (AIDE-Baumsuche-Modus) |
| "GPU-Optimierung" / "CUDA-Beschleunigung" | absorbieren optimize-for-gpu-Modus |
| "PyTorch Lightning-Training" | absorbieren pytorch-lightning-Modus |
Ausführungsregeln
- Vektordatenbank-Auswahl: Lokal klein →
chroma; effiziente Suche → faiss; produktionsreif → qdrant
- Modell-Download vorzugsweise über HuggingFace-Mirror (lokales Netzwerk / China)
- Automatische ML-Experimente: Zuerst klein testen, dann skalieren (AIDE-Modus)
- Von Forschern tatsächlich häufig verwendet:
jupyter-live-kernel > huggingface-hub > andere