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- Corrected grammatical errors and improved the phrasing in the BISAYA_PHASE4_DIDACTICS, ensuring clarity and accuracy in the learning materials. - Updated the course content generation script to include lessons from phase 5, enhancing the overall structure and flow of the course. - Introduced a new vocabulary course content synchronization process, improving the integration of vocabulary resources across different modules. - Enhanced the VocabService to dynamically adjust temperature settings based on the mode, optimizing response generation for different contexts. - Added new localized titles and vocabulary entries in multiple languages, enriching the learning experience for users.
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# Ollama fuer den Sprachassistenten einrichten (kostenlos lokal)
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Diese Anleitung zeigt, wie du den Sprachassistenten ohne API-Kosten mit Ollama nutzt.
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## Ziel
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- Lokales KI-Modell auf dem eigenen Rechner
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- Keine laufenden API-Kosten
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- 1-Klick-Preset in den Einstellungen der App
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## 1) Ollama installieren
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### Linux
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```bash
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curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
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```
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Danach pruefen:
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```bash
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ollama --version
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```
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## 2) Modell laden
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Empfohlen fuer freien Schreib- und Korrekturmodus (CPU-freundlich):
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```bash
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ollama pull qwen2.5:3b-instruct
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```
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Optional groessere Alternative (bessere Qualitaet, aber langsamer auf CPU):
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```bash
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ollama pull qwen2.5:7b-instruct
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```
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## 3) Ollama-Server starten
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```bash
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ollama serve
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```
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Der Server laeuft dann standardmaessig auf:
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- `http://127.0.0.1:11434`
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## 4) In der App aktivieren (1-Klick)
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1. Zu `Einstellungen -> Sprachassistent & KI` gehen.
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2. Auf **Kostenlos lokal (Ollama)** klicken.
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3. Auf **Speichern** klicken.
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Der Preset setzt:
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- Base URL: `http://127.0.0.1:11434/v1`
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- Modell: `qwen2.5:3b-instruct`
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- API-Key: nicht erforderlich
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## 5) Funktionstest
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In einer Vokabellektion im Assistenten-Bereich eine kurze Nachricht senden, z. B.:
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- "Korrigiere: Ich habe morgen ein Termin."
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Wenn die Antwort kommt, ist alles korrekt verbunden.
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## Troubleshooting
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### Keine Verbindung zum Sprachassistenten
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- Pruefen, ob `ollama serve` laeuft.
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- Pruefen, ob Base URL exakt `http://127.0.0.1:11434/v1` ist.
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- Falls Docker/Remote-Setup: Netzwerkzugriff auf Port `11434` sicherstellen.
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### Modell nicht gefunden
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- Modell erneut laden:
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```bash
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ollama pull qwen2.5:3b-instruct
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```
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### Antwort langsam (haeufig bei CPU-only Servern)
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- `qwen2.5:3b-instruct` als Standard nutzen
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- Andere GPU/CPU-Auslastung reduzieren
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## Hinweise fuer A2-Ziel
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Ollama reicht gut fuer:
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- freie Schreibuebungen
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- kurze situative Dialoge
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- gezielte Fehlerkorrektur
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Empfehlung:
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- taeglich 10-20 Minuten "frei schreiben + korrigieren lassen"
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- pro Woche 2-3 laengere Aufgaben (80-120 Woerter)
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- Korrekturen aktiv in eigene neue Saetze uebertragen
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