AI WORKFLOWS & STACKS
Homeserver mit lokaler KI
- Beschreibung
- Ein Laptop mit defektem Display war der Ausgangspunkt für einen Versuch mit lokaler KI. Nach dem Ausbau des Displays konnte ich ihn über einen externen Monitor wieder nutzen und als Ubuntu-Server einrichten. Ollama mit Mistral sollte dort wiederkehrende Aufgaben unterstützen, etwa E-Mail-Sortierung und die Verarbeitung von Einträgen in meinem Obsidian-Memory. Ziel war, dafür weniger Anfragen an Cloud-KI zu senden. Ursprünglich wollte ich das in OneDrive gespeicherte Obsidian-Memory direkt vom Ubuntu-Server aus bearbeiten. Dieser Zugriff funktionierte nicht wie geplant. Als alternative Lösung richtete ich mit rclone eine bidirektionale Synchronisierung über OneDrive ein. So lag eine lokale Kopie des Memory auch auf dem Server.
- Ergebnis
- Server, Ollama und Synchronisierung liefen technisch. Eine Steuerung der Aufgaben über n8n war vorgesehen, die Pipeline blieb jedoch in Planung. Der Betrieb erwies sich zunehmend als sperrig: Der Server musste dauerhaft laufen und gepflegt werden, die Synchronisierung brauchte Kontrolle, und die auf dem Laptop nutzbaren lokalen Modelle überzeugten bei komplexeren Inhaltsaufgaben nicht. Auch der Stromverbrauch sprach gegen den Dauerbetrieb. Der Trade-off: Für meine Aufgaben waren geplante Tasks mit ChatGPT und Automatisierungen mit Claude Code erheblich einfacher. Ich führte den lokalen Ansatz deshalb nicht weiter. Der Laptop mit defektem Display landete wieder im Regal.
- Mein Beitrag
- · Den Laptop durch Ausbau des defekten Displays wieder nutzbar gemacht. · Den Ubuntu-Server und Ollama mit Unterstützung von KI-Assistenten eingerichtet. · Den Zugriff auf das Obsidian-Memory über rclone als bidirektionale Synchronisierung umgesetzt. · Den Betrieb getestet und die Entscheidung getroffen, den Ansatz nicht weiterzuführen.
- Werkzeuge
- Ubuntu · Ollama mit Mistral · n8n · rclone · Mesh-VPN · Git
- Zeitraum
- 2025–2026
