20.11.2026

Lokale LLMs

Ollama, LM Studio, Performance-Tuning und Privacy-first AI-Coding.

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En detalle: contenido, valor y flujo.

Lokale LLMs zeigt, wann On-Prem die Cloud schlägt – und wie ihr Coding-Agents ohne Datenabfluss betreibt.

Du prüfst Hardware, startest Ollama oder LM Studio, tunst Latency und Throughput und misst ehrlich, was Tool-Use auf lokalen Modellen wirklich leistet.

Der Capstone: ein Feature end-to-end nur mit lokalem Modell. Dazu kommen Rollout-Themen für Laptops und interne GPU-Hosts.

Para quién

Für Entwickler, Security- und Platform-Teams mit Privacy-, Offline- oder Compliance-Anforderungen an AI-Coding.

Qué te llevas

  • Lokale Modelle mit Ollama/LM Studio produktiv anbinden
  • Performance (Context, Quantisierung, GPU-Offload) messen und tunen
  • Grenzen von Tool-Use auf lokalen Modellen realistisch einschätzen
  • Privacy-first Pipelines ohne Secrets im Prompt aufsetzen
  • Einen lokalen Coding-Pilot für das Team skizzieren

Horario del dia

Desde el check-in hasta el cierre.

Un dia completo de workshop con bloques hands-on, pausas y un deep dive claro – maximo practico.

Check-in und Hardware-Check

GPU/RAM prüfen, Ollama oder LM Studio starten und ein Baseline-Modell laden. Wir dokumentieren Latency und Token-Throughput.

Intro

Wann lokal die Cloud schlägt

Privacy, Latency, Offline und Compliance. Entscheidungsmatrix für Engineering-Leader.

Deep Dive

Ollama und LM Studio produktiv

Modelle pullen, Quantisierung verstehen und IDE/CLI anbinden. Du startest einen lokalen Coding-Endpoint.

Hands-on

Kaffeepause

Pause und Modell-Download-Nachhilfe.

Pause

Performance-Tuning

Context-Length, Batching, GPU-Offload und wann kleinere Modelle bessere Coding-Ergebnisse liefern.

Hands-on

Tool-Use und lokale Agents

Function Calling / Tool-Use auf lokalen Modellen. Grenzen ehrlich messen – ohne stille Fallbacks.

Hands-on

Mittagspause

Essen und Hardware-Erfahrungen austauschen.

Pause

Privacy-first Coding-Pipeline

Keine Secrets in Prompts, lokale Logs, und wie Teams On-Prem mit Cloud-Hybrid sauber trennen.

Deep Dive

Kaffeepause

Kurze Pause vor dem Capstone.

Pause

Capstone: Feature nur mit lokalem Modell

Ein kleines Feature end-to-end ohne Cloud-LLM – inkl. Tests und Diff-Review.

Hands-on

Rollout in der IT

Image-Standards, Modell-Updates und Support-Modell für Entwickler-Laptops und interne GPU-Hosts.

Deep Dive

Wrap-up und Q&A

Offene Fragen und Checkliste für den Privacy-first-Pilot.

Wrap-up