Lokale KI mit Ollama & Open WebUI: Die eigene KI betreiben

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Lokale KI mit Ollama & Open WebUI: Die eigene KI betreiben
Published 10/2026
Created by Devops Lernen
MP4 | Video: h264, 1920x1080 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Level: All Levels | Genre: eLearning | Language: German | Duration: 64 Lectures ( 5h 4m ) | Size: 2 GB

Masterclass Praxiskurs: Ollama, Open WebUI, KI-Agenten und n8n - private KI ohne Cloud für Admins und DevOps

What you'll learn
⚡ Lokale KI verstehen: Modell, Laufzeit und Oberfläche - und warum Daten im Haus bleiben
⚡ Die passende Hardware und das passende Modell wählen, auch ganz ohne Grafikkarte
⚡ Ollama unter Linux und Windows installieren und als Dienst im Netz betreiben
⚡ Tempo messen und optimieren: Threads, Quantisierung, Kontext und Mixture of Experts
⚡ Eigene Modellvarianten mit Modelfiles bauen, etwa einen Linux-Admin-Assistenten
⚡ Das Modell per Kommandozeile, REST-API und OpenAI-Schnittstelle in Skripte einbinden
⚡ Open WebUI fürs Team einrichten: Benutzer, Wissensdatenbank, Websuche, MCP und HTTPS
⚡ KI im Admin-Alltag: Bash, PowerShell, Logs, systemd und SSH-Härtung prüfen lassen
⚡ KI-Agenten lokal nutzen: Cline, Kilo Code, Claude Code und OpenCode mit Ollama
⚡ Terraform, Ansible und Docker Compose von einem lokalen Agenten schreiben lassen
⚡ Mit n8n und Python automatisieren: Alarme, Dokumente und ganze Ordner auswerten
⚡ Sicher betreiben: Backups, Updates, Prompt Injection, Halluzinationen und Kosten

Requirements
❗ KEINE Erfahrung mit KI-Modellen erforderlich.
❗ Grundkenntnisse in Linux und auf der Kommandozeile sind hilfreich.
❗ Ein Rechner mit mindestens 32 GB Arbeitsspeicher (oder eine VM auf Proxmox VE), um die Inhalte selbst nachzubauen - eine Grafikkarte ist nicht nötig.

Description*Dieser Kurs beinhaltet den Einsatz von künstlicher Intelligenz.

Willkommen zu „Lokale KI mit Ollama & Open WebUI: Die eigene KI betreiben"!
Bist duSysadmin, DevOps-Engineer oder IT-Profi und möchtest KI im Alltag nutzen,ohne dass Logs, Konfigurationen oder Kundendaten in der Cloud landen - ohne Abo, ohne Kosten pro Anfrage und mit voller Kontrolle über Modelle und Versionen? Dann ist dieser Kurs genau das Richtige für dich!

Dabei bleiben wir nicht bei der Theorie. Du richtest dir eineeigene KI-Maschine ein, als VM aufProxmox VE oder auf deinem eigenen Rechner, installierstOllama unter Linux und Windows und lässt ein offenes Sprachmodellkomplett ohne Grafikkarte laufen. Du misst das Tempo, findest die richtige Zahl an Threads und baust mit einemModelfile eigene Modellvarianten wie einen Linux-Admin-Assistenten.

Danach sprichst du mit deinem Modell über dieKommandozeile, dieREST-API und dieOpenAI-kompatible Schnittstelle - bestehender ChatGPT-Code läuft mit einer geänderten Zeile lokal. MitOpen WebUI bekommt dein Team eine eigene Chat-Oberfläche mit Benutzern und Rollen, einerWissensdatenbank (RAG) aus eigenen Dokumenten,Websuche mit SearXNG,Tools über MCP undHTTPS hinter nginx.

Im Hauptteil setzt du die lokale KI imAdmin-Alltag ein: Bash- und PowerShell-Skripte schreiben und prüfen, Logs und das Windows-Ereignisprotokoll auswerten, systemd-Dienste reparieren und SSH härten. Dazu kommenKI-Agenten:Cline und Kilo Code im Editor,Claude Code und OpenCode im Terminal, ein lokaler Agent, derTerraform und Ansible schreibt - und der ehrliche Vergleichlokal gegen Cloud.

Zum Schluss automatisierst du mitn8n undPython - vom Alarm mit KI-Analyse aufs Handy bis zur Auswertung ganzer Ordner - und kümmerst dich um das, was im Betrieb zählt:Backups und Updates, Sicherheit und Prompt Injection, Halluzinationen und Kosten.

All diese Inhalte zeigen wir dir inLive-Demos - und nicht in langatmigen Präsentationen. Zu jeder Lektion bekommst du dieBefehle zum Nachmachen und diegezeigten Skripte und Dateien als Download.

Unsere Agenda umfasst Themen wie
✨ Lokale KI verstehen: Modell, Laufzeit und Oberfläche - und warum Daten im Haus bleiben

✨ Die passende Hardware und das passende Modell wählen, auch ganz ohne Grafikkarte

✨ Ollama unter Linux und Windows installieren und als Dienst im Netz betreiben

✨ Tempo messen und optimieren: Threads, Quantisierung, Kontext und Mixture of Experts

✨ Eigene Modellvarianten mit Modelfiles bauen, etwa einen Linux-Admin-Assistenten

✨ Das Modell per Kommandozeile, REST-API und OpenAI-Schnittstelle in Skripte einbinden

✨ Open WebUI fürs Team einrichten: Benutzer, Wissensdatenbank, Websuche, MCP und HTTPS

✨ KI im Admin-Alltag: Bash, PowerShell, Logs, systemd und SSH-Härtung prüfen lassen

✨ KI-Agenten lokal nutzen: Cline, Kilo Code, Claude Code und OpenCode mit Ollama

✨ Terraform, Ansible und Docker Compose von einem lokalen Agenten schreiben lassen

✨ Mit n8n und Python automatisieren: Alarme, Dokumente und ganze Ordner auswerten

✨ Sicher betreiben: Backups, Updates, Prompt Injection, Halluzinationen und Kosten

Mit diesem Kurs bekommst du direkt anwendbare Kenntnisse, mit denen du eineeigene KI auf deiner Hardware betreibst - privat, ohne Abo und für dein ganzes Team. Und das schon in wenigen Stunden.

Also, nutze diese Gelegenheit und schreibe dich jetzt ein, umlokale KI optimal für dich einzusetzen!

Who this course is for
⭐ Systemadministratoren und DevOps-Engineers, die KI im Alltag nutzen möchten, ohne Daten in die Cloud zu geben.
⭐ IT-Profis und Homelab-Betreiber, die eine eigene KI mit Ollama, Open WebUI, Agenten und n8n betreiben möchten.

Code:

https://nitroflare.com/view/3F3C04488A6A514/Lokale_KI_mit_Ollama_%26amp%3B_Open_WebUI_Die_eigene_KI_betreiben.part1.rar
https://nitroflare.com/view/B2E7A97141B99B4/Lokale_KI_mit_Ollama_%26amp%3B_Open_WebUI_Die_eigene_KI_betreiben.part2.rar
https://nitroflare.com/view/65E519DC063746D/Lokale_KI_mit_Ollama_%26amp%3B_Open_WebUI_Die_eigene_KI_betreiben.part3.rar

https://rapidgator.net/file/547aa005309625181249d6ff9a8439d5/Lokale_KI_mit_Ollama_&_Open_WebUI_Die_eigene_KI_betreiben.part1.rar.html
https://rapidgator.net/file/a4bd3ea55d0fe2382d7741b55753c0d1/Lokale_KI_mit_Ollama_&_Open_WebUI_Die_eigene_KI_betreiben.part2.rar.html
https://rapidgator.net/file/43ad972d32e07889c90cd7915d194531/Lokale_KI_mit_Ollama_&_Open_WebUI_Die_eigene_KI_betreiben.part3.rar.html