Hinweis der Redaktion: Diesen Beitrag hat sie euch in den Artikelvorschlägen gewünscht.
KI-Tools sind überall – Texte generieren, Bilder erstellen, Videos bearbeiten. Viele greifen dabei sofort zu den großen Namen: Google Gemini, OpenAI ChatGPT, Perplexity oder Grok. Sie sind bequem, leistungsfähig und immer erreichbar. Der Preis dafür: Diese Dienste sind nicht Open Source und arbeiten mit den Daten, die Nutzer:innen eingeben – inklusive sensibler Inhalte wie Referenzfotos für Bildbearbeitung. Wer solche Funktionen nutzt, übergibt seine Kreativität und Privatsphäre an Firmenserver.
Selbstgehostet statt Cloud-KI
Immer mehr Projekte ermöglichen es, KI selbst zu betreiben – auf dem eigenen Rechner, ohne dass Daten nach außen wandern. Das ist nicht nur gut für die Privatsphäre, sondern bewahrt auch vor Hersteller-Lock-in.
- Texte lokal mit Ollama: Ollama lädt und startet Sprachmodelle wie LLaMA, Mistral oder Phi-3 direkt auf dem eigenen System. Für Text reicht häufig schon ein gut ausgestatteter Laptop – die Modelle sind vergleichsweise ressourcenschonend.
- Bilder lokal mit Stable Diffusion: Stabile Diffusion erzeugt Bilder auf Basis von Textprompts. Komfortabel wird es mit Oberflächen wie Automatisch1111 oder ComfyUI. Für flüssige Arbeit ist jedoch eine leistungsfähige GPU nötig; ohne GPU laufen Jobs deutlich langsamer.
Zwischen Bequemlichkeit und Freiheit
Proprietäre Smartphone-Apps sind oft ein Knopfdruck-Erlebnis: GIF fertig, Zeitlupe exportiert, Musik darunter – erledigt. Aber man erkauft sich diese Bequemlichkeit durch Abhängigkeit und Datenabgabe. Gerätewechsel, Abo-Modelle oder Funktionsänderungen liegen nicht in eurer Hand.
Selbstgehostete KI bedeutet das Gegenteil: volle Datenhoheit, freie Wahl der Werkzeuge, transparente Entwicklung und Community-Wissen. Wer eine geeignete Grafikkarte besitzt, erhält Bild-KI in Studioqualität – ohne je ein Foto an Google, OpenAI, Perplexity oder X.ai zu schicken. Für Text-KI ist der Einstieg noch leichter: Modelle lassen sich testen, austauschen und offline nutzen.
Praktischer Einstieg (kurz & knapp)
- Texte: Ollama installieren, ein passendes Modell ziehen (
ollama run mistralo.ä.), lokal chatten – ohne Cloud. - Bilder: Stable Diffusion + Automatic1111 oder ComfyUI einrichten; ideal sind GPUs mit ausreichend VRAM. Ohne GPU klappt es auch, aber langsamer.
- Arbeitsabläufe: Eigene Presets bauen (z.B. „GIF aus Bildsequenz“, „Zeitlupen-Interpolation“, „Stil-Transfer“) und nach Bedarf erweitern.
- Privatsphäre: Medien bleiben auf dem eigenen Rechner – keine unfreiwillige Trainingsbeute, kein Tracking, keine Abo-Fallen.
Ollama und Nextcloud Assistent
Ein Beispiel ist der Nextcloud Assistent mit wahlweise Ollama, der Mistral API, oder der ChatGPT API. Aus Datenschutzgründen würde ich entweder Mistral API empfehlen, oder Ollama. Wobei Mistral performanter ist als eine KI auf dem gleichen Rechner/Server ohne richtiger GPU.
Mistral, hier nutzt man zwar einen kommerziellen Dienst, aber dieser ist datenschutzfreundlicher.
https://ollama.ai/
