Erste Schritte mit lokalen LLMs

Ein Anfänger-Leitfaden zum Ausführen von Sprachmodellen auf deinem Computer

Lokale LLMs – starte ohne Cloud in wenigen Schritten

Mit lokalen LLMs zu beginnen ist einfacher, als viele denken. Du brauchst keine Cloud‑API, keine monatlichen Kosten und deine Daten bleiben komplett auf deiner eigenen Hardware. Dieser Guide zeigt dir, wie du in kurzer Zeit erste Ergebnisse bekommst – und was du wirklich brauchst.

Warum überhaupt lokal?

Lokale LLMs haben klare Vorteile:

• Datenschutz & Kontrolle – alle Daten bleiben auf deinem Rechner
• Keine laufenden Kosten – keine Tokenpreise, keine Abos
• Offline nutzbar – Internet nur für den Download nötig
• Volle Flexibilität – Modelle, Prompts und Tools frei kombinierbar

Natürlich gibt es auch Grenzen: große Modelle benötigen leistungsfähige Hardware und etwas technisches Grundverständnis hilft.

Hardware‑Anforderungen

Die Hardware ist der wichtigste Faktor für lokale LLMs. Je größer das Modell, desto mehr Speicher und Rechenleistung werden benötigt.

Minimum (kleine Modelle bis ca. 8B)

• Moderner CPU (Apple Silicon oder aktuelle x86‑CPUs)
• 16–32 GB RAM
• SSD‑Speicher (Modelle sind mehrere GB groß)

Empfohlen (mittlere Modelle 8–20B)

• Dedizierte GPU mit 8–16 GB VRAM
• 32 GB+ RAM
• NVMe‑SSD für schnelle Ladezeiten

High‑End (große Modelle 30B+)

• GPU mit 24 GB+ VRAM (RTX 3090/4090 oder vergleichbar)
• 64 GB RAM oder mehr
• Sehr gute Kühlung und stabiles Netzteil

Tipp: Du kannst auch ohne GPU starten, aber CPU‑Inference ist deutlich langsamer.

Erste Schritte

1) Inferenz‑Engine wählen

Eine Inferenz‑Engine ist die Software, die das Modell ausführt. Beliebte Optionen:

• Ollama – minimalistisch, schnell, CLI‑basiert
• LM Studio – grafische Oberfläche, ideal für Desktop‑User
• GPT4All / Jan – einfache lokale Chat‑UIs

Für den Einstieg ist eine GUI‑Lösung angenehmer, fortgeschrittene Nutzer greifen oft zur CLI.

2) Modell herunterladen

Modelle werden meist direkt über die Engine geladen. Achte auf die Modellgröße:

• Kleine Modelle (7–8B): laufen auf den meisten Rechnern
• Mittlere Modelle (15–20B): GPU empfohlen
• Große Modelle (30B+): High‑End‑Hardware oder starke Quantisierung nötig

Gängige lokale Modelle:

• LLaMA‑Varianten
• Mistral
• DeepSeek
• Gemma
• Qwen

3) Text generieren

Sobald Engine und Modell installiert sind, kannst du direkt loslegen.

Beispiel mit Ollama:

ollama run gemma3

Ab jetzt beantwortet dein Modell Prompts komplett lokal – ohne Internetverbindung.

Typische Stolpersteine

• Performance: CPU‑Only ist langsam – GPU lohnt sich
• Speicherplatz: Modelle können viele GB belegen
• Thermik: Dauerlast erfordert gute Kühlung
• Tool‑Unterschiede: Nicht jede UI unterstützt jede Funktion

Fazit

Lokale LLMs sind heute kein Experiment mehr, sondern ein praktikabler Workflow. Mit moderner Standard‑Hardware kannst du in weniger als einer Stunde dein erstes Modell lokal ausführen – sicher, unabhängig und ohne laufende Kosten.

Der Einstieg ist niedrig, die Möglichkeiten sind enorm.