Vor einem dreiviertel Jahr haben Bernd Öggl, Sebastian Springer und ich das Buch Coding mit KI geschrieben und uns während dieser Zeit intensiv mit diversen KI-Tools und Ihrer Anwendung beschäftigt.
Was hat sich seither geändert? Wie sieht die berufliche Praxis mit KI-Tools heute aus? Im folgenden Fragebogen teilen wir drei unsere Erfahrungen, Wünsche und Ärgernisse. Sie sind herzlich eingeladen, in den Kommentaren eigene Anmerkungen hinzuzufügen.
Vielleicht wollen oder können Sie Ubuntu nicht direkt auf Ihr Notebook oder Ihren PC installieren. Dennoch interessieren Sie sich für Linux oder brauchen eine Installation für Schule, Studium oder Software-Entwicklung. Diese Artikelserie fasst drei Wege zusammen, Ubuntu 24.04 virtuell zu nutzen:
In diesem Artikel gehe ich davon aus, dass Sie einen Mac mit ARM-CPU (M1, M2 usw.) verwenden. Für ältere Modelle mit Intel-CPUs gelten z.T. andere Details, auf die ich hier nicht eingehe. Insbesondere müssen Sie dann eine ISO-Datei für x86-kompatible CPUs verwenden, anstatt, wie hier beschrieben, eine ARM-ISO-Datei!
ChatGPT, Copilot & Co. verwenden Large Language Models (LLMs). Diese werden auf leistungsstarken Servern ausgeführt und als Cloud-Services angeboten. Das funktioniert wunderbar. Aber nicht jeder will Daten, Text und Code ständig in die Cloud hochladen. Kann man also — mit »gewöhnlicher« Hardware — LLMs auch lokal ausführen?
Tatsächlich ist das verblüffend einfach. Das Tool der Wahl heißt Ollama. Was Docker für Container ist, ist Ollama für LLMs!
Ollama kann ziemlich mühelos unter Linux, macOS und Windows installiert werden. Unter Windows und macOS starten Sie Ollama als Hintergrunddienst mit einer winzigen grafischen Oberfläche (im Prinzip nur ein Icon, das den Status anzeigt). Unter Linux richten Sie den Dienst mit systemctl ein:
systemctl enable --now ollama
Nachdem ich mich vor ein paar Wochen ausführlich mit der Installation von Fedora Asahi Linux auseinandergesetzt habe, geht es jetzt um die praktischen Erfahrungen. Der Artikel ist ein wenig lang geworden und geht primär auf Tools ein, die ich in meinem beruflichen Umfeld oft brauche.
Ich habe mich für die Gnome-Variante von Fedora Asahi Linux entschieden, die grundsätzlich ausgezeichnet funktioniert. Dazu aber gleich eine Einschränkung: Der Asahi-Entwickler Hector Martin ist KDE-Fan; insofern ist die KDE-Variante besser getestet und sollte im Zweifelsfall als Desktop-System vorgezogen werden.
Der »Fedora Asahi Remix« ist eine für moderne Macs (Apple Silicon) optimierte Version von Fedora 39. Ich habe mich mit Asahi Linux ja schon vor rund zwei Jahren beschäftigt. Seither hat sich viel getan. Zeit also für einen neuen Versuch! Dieser Beitrag beschreibt die Installation des Fedora Asahi Remix auf einem Mac Mini mit M1-CPU. In einem zweiten Artikel fasse ich die Konfiguration und meine praktischen Erfahrungen zusammen.
Der Einsatz von Kali Linux auf einem »alten« Apple-Rechner ist einfach: Sie installieren zuerst VirtualBox und dann in einer virtuellen Maschine die x86-Version von Kali Linux. Die Vorgehensweise ist im Internet vielfach dokumentiert.
Schon etwas komplizierter wird die Sache, wenn Sie einen M1- oder demnächst einen M2-Mac besitzen. VirtualBox steht für diese CPU-Architektur nicht zur Verfügung. Sie haben die Wahl zwischen den beiden kommerziellen und relativ teuren Virtualisierungssystemen Parallels und VMware Fusion sowie dem Programm UTM, das auf der unter Linux beliebten Virtualisierungs-Software QEMU basiert. Dieser Blog-Beitrag zeigt, wie Sie die ARM-Variante von Kali Linux unter UTM installieren.
Kali Linux als virtuelle Maschine unter macOS mit UTM ausführen weiterlesen
Asahi Linux ist ein Projekt, um Linux nativ auf Apple-Rechnern mit M1-CPU auszuführen. Seit einigen Tagen gibt es eine Alpha-Version eines Installers für Arch Linux. Ich konnte natürlich nicht widerstehen und habe das Programm auf meinem Mac Mini ausprobiert.
Bevor Sie »Hurra!« rufen, kurz eine Zusammenfassung der wichtigsten Einschränkungen, die aktuell gelten:
Für viele Entwickler ist der CPU-intensivste Prozess das Kompilieren großer Projekte. Für mich als Autor ist es die Umwandlung von Markdown-Dateien zuerst in die LaTeX-Syntax (Pandoc) und dann in ein PDF-Dokument (latex, dvips, ps2pdf). Seit ein paar Tagen verfüge ich über einen Mac Mini M1 als zusätzlichen Testrechner. Natürlich war ich neugierig, wie schnell das Ding nun wirklich ist — im einzigen Real-World-Test, der für mich relevant ist: Beim Erzeugen von PDFs aus LaTeX-Dateien.
LaTeX-Benchmark: Mac M1 vs. Lenovo P1 bzw. macOS vs Linux weiterlesen
Vor ca. einem halben Jahr habe ich hier darüber lamentiert, dass es noch immer keine ordentlichen Paket-Repos für die Linux-Variante von Swift gibt. Daran hat sich bis heute nichts geändert. Deswegen möchte ich hier auf einen anderen Weg hinweisen, wie Sie Swift unter Linux unkompliziert zum Laufen bringen können: Docker.
Seit mehr als 20 Jahren verfasse ich nahezu alle meine Texte, Hunderte von Seiten jedes Jahr, mit dem Editor Emacs. Selten hat mich seither ein anderer Editor in Versuchung gebracht, zu wechseln. Zu den wenigen Ausnahmen zählt Atom. Der Editor ist schnell zu erlernen, hat eine moderne Oberfläche, läuft unter Linux/Windows/macOS. Außerdem ist es sehr weitreichend konfigurierbar, und das ganz ohne Emacs-Gruft und Elisp-Horror.
Dieser Beitrag stellt Atom kurz vor und zeigt seinen Einsatz als Editor für Markdown-Dokumente in der Pandoc-Variante.