Die aktuelle Ausgabe der RTX AI Garage erläutert, wie Anwender mit der visuellen Plattform Langflow und der Ollama-Integration komplexe, generative KI-Workflows auf NVIDIA GeForce RTX- und RTX PRO-Grafikkarten lokal erstellen und ausführen können.
Visuelle Workflow-Erstellung für generative KI
Langflow stellt eine Canvas-Oberfläche bereit, auf der sich Komponenten großer Sprachmodelle (LLMs), Tools, Speicherinstanzen und Steuerlogik per Drag-and-Drop verbinden lassen. Dadurch entfällt das manuelle Skripting, und auch Nutzer ohne Programmierkenntnisse können Agenten entwickeln, die mehrstufige Abläufe selbstständig bearbeiten.
Lokale Ausführung mit Ollama
Dank der nativen Integration von Ollama laufen die Workflows wahlweise in der Cloud oder vollständig lokal auf RTX-Hardware. Die lokale Ausführung bietet dabei folgende Vorteile:
- Datenschutz: Eingaben, Dateien und Prompts verbleiben auf dem eigenen Gerät.
- Kosteneffizienz: Es wird kein Cloud-API-Zugriff benötigt, sodass keine Token-Limits oder Abonnementkosten anfallen.
- Leistung: RTX-GPUs ermöglichen eine Inferenz mit geringer Latenz und hohem Durchsatz, selbst bei langen Kontextfenstern.
- Offlinezugriff: Workflows bleiben auch ohne Internetverbindung verfügbar.
Integration von RTX Remix und Model Context Protocol
Mit der Unterstützung des Model Context Protocol (MCP) lassen sich RTX Remix-Knoten in Langflow einbinden. Modder erhalten so direkten Zugriff auf Remixes Dokumentation und Funktionen, um automatisierte Modding-Assistenten zu erstellen. Beispielsweise können Texturen ausgetauscht oder Metadaten aktualisiert werden, ohne die Anwendung zu verlassen.
Systemsteuerung mit Project G-Assist
Project G-Assist, ein experimenteller, lokal laufender KI-Assistent für GeForce RTX-PCs, lässt sich über Langflow in benutzerdefinierte Agenten-Workflows integrieren. Systeminformationen wie GPU-Temperaturen oder Lüftergeschwindigkeiten können ebenso abgerufen und angepasst werden wie individuelle Plug-ins, die den Funktionsumfang erweitern.
Langflow dient darüber hinaus als Plattform für NVIDIA NeMo-Microservices und unterstützt den Einsatz in Kubernetes-Umgebungen vor Ort oder in der Cloud. In Verbindung mit Ollama und MCP entsteht so eine quelloffene, No-Code-Lösung für Echtzeit-KI-Workflows, die vollständig offline und auf Endgeräten läuft.