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# Session: 2026-05-02 20:17:55 UTC
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- **Session Key**: agent:main:telegram:direct:2138015302
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- **Session ID**: 247d0778-f3be-4810-95ed-85ede187a673
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- **Source**: telegram
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## Conversation Summary
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assistant: Noch nicht installiert. Hier die Befehle:
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**Pull-Befehl:**
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```
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ollama pull qwen3:32b
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```
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Das zieht standardmäßig das Q4_K_M Quant (ca. 18-19GB Download).
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Da Ollama auf deinem TrueNAS läuft (`192.168.8.112:11434`), musst du den Pull vermutlich direkt dort ausführen – also entweder per SSH auf die Maschine oder:
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```
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curl http://192.168.8.112:11434/api/pull -d '{"name":"qwen3:32b"}'
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```
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Alternativ von hier aus mit Ollama-Client, falls installiert:
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```
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OLLAMA_HOST=http://192.168.8.112:11434 ollama pull qwen3:32b
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```
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Sobald es gepullt ist, trag ich es in die OpenClaw-Config ein mit passendem Context Window (128k). Sag Bescheid wenn es fertig ist! 🐾
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user: Conversation info (untrusted metadata):
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```json
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{
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"message_id": "1415",
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"sender_id": "2138015302",
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"sender": "Martin",
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"timestamp": "Sat 2026-05-02 19:58 UTC"
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}
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```
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Sender (untrusted metadata):
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```json
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{
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"label": "Martin (2138015302)",
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||
"id": "2138015302",
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||
"name": "Martin",
|
||
"username": "Kiesi84"
|
||
}
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```
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root@truenas[~]# OLLAMA_HOST=http://192.168.8.112:11434 ollama pull qwen3:32b
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zsh: command not found: ollama
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assistant: Ollama läuft dort aber (wir haben die API erreicht). Probier:
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```
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which ollama || find / -name "ollama" -type f 2>/dev/null
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```
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Oder einfach per API pullen:
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```
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curl http://192.168.8.112:11434/api/pull -d '{"name":"qwen3:32b"}'
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```
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Das sollte den Download starten. Kann ein paar Minuten dauern (~19GB).
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user: Conversation info (untrusted metadata):
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```json
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{
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"message_id": "1417",
|
||
"sender_id": "2138015302",
|
||
"sender": "Martin",
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||
"timestamp": "Sat 2026-05-02 19:59 UTC"
|
||
}
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||
```
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||
Sender (untrusted metadata):
|
||
```json
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||
{
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||
"label": "Martin (2138015302)",
|
||
"id": "2138015302",
|
||
"name": "Martin",
|
||
"username": "Kiesi84"
|
||
}
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```
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404 page not found
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assistant: Ollama läuft vermutlich in einem Docker-Container auf TrueNAS. Dann pullst du am besten direkt aus dem Container:
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Finde den Container:
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```
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docker ps | grep ollama
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```
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Dann pullen:
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```
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docker exec <container_name> ollama pull qwen3:32b
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```
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Falls TrueNAS Scale (Kubernetes/Apps):
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```
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k3s kubectl get pods -A | grep ollama
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```
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Und dann:
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```
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k3s kubectl exec -n <namespace> <pod_name> -- ollama pull qwen3:32b
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```
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user: Conversation info (untrusted metadata):
|
||
```json
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||
{
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||
"message_id": "1419",
|
||
"sender_id": "2138015302",
|
||
"sender": "Martin",
|
||
"timestamp": "Sat 2026-05-02 19:59 UTC"
|
||
}
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||
```
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||
Sender (untrusted metadata):
|
||
```json
|
||
{
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||
"label": "Martin (2138015302)",
|
||
"id": "2138015302",
|
||
"name": "Martin",
|
||
"username": "Kiesi84"
|
||
}
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||
```
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||
root@truenas[~]# docker ps | grep ollama
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0e61324b12e8 ollama/ollama:latest "sh -c '\n ollama se…" 3 weeks ago Up 3 weeks 0.0.0.0:11434->11434/tcp, :::11434->11434/tcp ollama
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assistant: Perfekt, dann:
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```
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docker exec ollama ollama pull qwen3:32b
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```
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Das zieht ~19GB, dauert ein paar Minuten. Danach sagst du Bescheid, dann trag ich es in die Config ein. 🐾
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user: Conversation info (untrusted metadata):
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```json
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{
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||
"message_id": "1421",
|
||
"reply_to_id": "1412",
|
||
"sender_id": "2138015302",
|
||
"sender": "Martin",
|
||
"timestamp": "Sat 2026-05-02 20:09 UTC",
|
||
"has_reply_context": true
|
||
}
|
||
```
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|
||
Sender (untrusted metadata):
|
||
```json
|
||
{
|
||
"label": "Martin (2138015302)",
|
||
"id": "2138015302",
|
||
"name": "Martin",
|
||
"username": "Kiesi84"
|
||
}
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||
```
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Replied message (untrusted, for context):
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||
```json
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{
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||
"sender_label": "kies_openclaw",
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||
"body": "Ollama-Website gibt nicht viel her per Web-Fetch. Aber ich kenne die Eckdaten gut genug:\n\nDeine Hardware:\n\n• RTX 3060 Ti: 8GB VRAM\n• 512GB RAM → sehr viel CPU-Offload möglich\n\nDie Faustregel: Modellgröße in GB ≈ Parameter in Mrd × Quantisierungsfaktor (Q4 ≈ 0.5-0.6 GB/Mrd Parameter)\n\nHier die realistischen Optionen:\n\n🟢 Läuft komplett auf GPU (schnell)\n\n| Modell | Größe | Context | Speed |\n| ---------------------- | ------ | ------- | ------------ |\n| Llama 3.1 8B | ~4.7GB | 128k | Sehr schnell |\n| Gemma 3 12B | ~7GB | 128k | Schnell |\n| Mistral Small 24B (Q3) | ~8GB | 128k | OK |\n\n🟡 CPU-Offload nötig, aber machbar (mit 512GB RAM)\n\n| Modell | Größe | Context | Speed |\n| ------------------- | ----- | ------- | ---------------------- |\n| Qwen3 32B (Q4) | ~18GB | 128k | Mittel (teilweise GPU) |\n| Llama 3.1 70B (Q4) | ~40GB | 128k | Langsam |\n| Qwen3 30B-A3B (MoE) | ~18GB | 128k | Mittel |\n\n🔴 Too big\n\n• Llama 3.1 405B, Qwen3 235B etc. → selbst mit 512GB RAM extrem langsam\n\nMeine Empfehlung:\n\n1. llama3.1:8b – Wenn es schnell sein soll, volle GPU, 128k Context, deutlich besser als llama3\n2. qwen3:32b – Wenn dir Geschwindigkeit nicht so wichtig ist, deutlich intelligenter, ~18GB RAM nötig\n3. gemma3:12b – Guter Mittelweg, fast komplett auf GPU\n\nllama3.1:8b ist der direkte Nachfolger von deinem llama3:latest – gleiches Format, aber 128k Context statt 8k, und wäre sofort kompatibel mit OpenClaw.\n\nWelches soll ich auf deiner Ollama-Instanz pullen?"
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||
}
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```
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welches modell wäre am besten, wenn ich eine "Arc Pro B70" kaufe?
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assistant: Die Arc Pro B70 ist eine **Battlemage**-Karte. Laut den bisher bekannten Specs hat sie **16GB VRAM**.
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Mit **16GB VRAM + 512GB RAM** ändert sich die Rechnung deutlich:
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### Mit Arc Pro B70 (16GB VRAM)
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🟢 **Komplett auf GPU (sehr schnell)**
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- **Qwen3 30B-A3B** (MoE, ~16GB) → nur 3B aktive Parameter pro Token → extrem schnell bei großer Modellgröße
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- **Qwen3 32B** (Q4, ~18GB) → fast komplett auf GPU, minimaler CPU-Offload
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||
- **Gemma 3 27B** (Q4, ~15GB) → passt komplett auf GPU
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🟡 **Mit CPU-Offload (machbar)**
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- **Llama 3.1 70B** (Q4, ~40GB) → 16GB auf GPU, Rest RAM → Mittel
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- **Qwen3 32B** (Q8/F16, ~35GB) → höhere Qualität bei halbem Speed
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🔴 **Zu groß**
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- Llama 405B, Qwen3 235B → selbst mit Offload quälend langsam
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**Meine Empfehlung für die B70:**
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1. **`qwen3:32b`** – Bestes Preis/Leistung, fast komplett GPU, 128k Context
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2. Alternativ **Llama 3.1 70B** wenn dir Qualität wichtiger ist als Speed
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Die B70 mit 16GB VRAM wäre ein massiver Sprung – du könntest 32B-Modelle flüssig laufen lassen. Ob sich Ollama aber gut mit Intel Arc GPUs verträgt, solltest du vorher prüfen – der Support über SYCL/Vulkan ist noch nicht so ausgereift wie NVIDIA CUDA.
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Wart erstmal ab wie der Qwen3 32B Pull läuft? 🐾
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user: Conversation info (untrusted metadata):
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```json
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||
{
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"message_id": "1423",
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||
"sender_id": "2138015302",
|
||
"sender": "Martin",
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||
"timestamp": "Sat 2026-05-02 20:10 UTC"
|
||
}
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||
```
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||
Sender (untrusted metadata):
|
||
```json
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||
{
|
||
"label": "Martin (2138015302)",
|
||
"id": "2138015302",
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||
"name": "Martin",
|
||
"username": "Kiesi84"
|
||
}
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||
```
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GPU / Speicher: Engine Clock: 2540 MHz/19 Gbps
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Intel® Arc™ Pro B70 GPU
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||
32GB 256-bit GDDR6
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||
Intel® Xe2-HPG Architecture
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||
256 Intel® XMX Engines
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||
Microsoft® DirectX® 12 Ultimate
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||
PCI® Express5.0 Support
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||
1 x 12V-2x6-pin Power Connector
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||
4x DisplayPort™ 2.1Hauptmerkmale
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||
Blower Design
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||
Die-cast Metal Shroud
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||
Vapor Chamber
|
||
Metall-Backplate
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||
2-slot Design
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||
Super Alloy Graphics Card
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||
Honeywell PTM7950
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||
assistant: **32GB VRAM!** Okay, das ändert alles massiv. Das ist eine komplett andere Liga.
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### Mit Arc Pro B70 (32GB VRAM) + 512GB RAM
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||
🟢 **Komplett auf GPU (schnell)**
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- **Qwen3 32B** (Q4, ~18GB) → Tonnen Platz übrig, super schnell
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- **Gemma 3 27B** (Q4, ~15GB) → komplett auf GPU
|
||
- **Llama 3.1 70B** (Q4, ~40GB) → passt komplett in GPU+RAM
|
||
- **Qwen3 30B-A3B** (MoE) → extrem schnell
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||
🟡 **Mit CPU-Offload, aber gut machbar**
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||
- **Llama 3.1 70B** (Q6, ~55GB) → höhere Qualität
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||
- **Qwen3 72B** (Q4, ~42GB) → 32GB GPU, Rest RAM
|
||
- **DeepSeek V3** (Q4, MoE, ~40GB aktiv) → nur 37B aktive Parameter
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||
🟠 **Schwer, aber möglich**
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||
- **Llama 3.1 405B** (Q2, ~140GB) → sehr langsam
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||
- **Qwen3 235B** (Q4, ~130GB) → quälend
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||
**Meine Empfehlung für 32GB:**
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| Priorität | Modell | Warum |
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|-----------|--------|-------|
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| **Beste Balance** | **Llama 3.1 70B** (Q4) | Passt komplett in VRAM+RAM,顶级 Qualität |
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| **Schnell + stark** | **Qwen3 32B** (Q8) | Doppelt so groß wie Q4, aber komplett auf GPU |
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| **Experimentell** | **DeepSeek V3 0324** (Q4) | MoE, klasse Qualität |
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**Mit 32GB VRAM würdest du Llama 70B oder Qwen3 72B flüssig laufen lassen können.** Das ist eine enorme Steigerung zur 3060 Ti.
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Einziges Fragezeichen bleibt Ollama + Intel Arc. Ollama unterstützt Intel GPUs über SYCL, aber das ist noch nicht so ausgereift wie CUDA. Sollte aber funktionieren.
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Ziehst du den Kauf ernsthaft in Betracht? Dann wäre Qwen3 32B als Zwischenschritt auf der 3060 Ti (bis die B70 da ist) perfekt. 🐾
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user: Conversation info (untrusted metadata):
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||
```json
|
||
{
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||
"message_id": "1425",
|
||
"sender_id": "2138015302",
|
||
"sender": "Martin",
|
||
"timestamp": "Sat 2026-05-02 20:14 UTC"
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
Sender (untrusted metadata):
|
||
```json
|
||
{
|
||
"label": "Martin (2138015302)",
|
||
"id": "2138015302",
|
||
"name": "Martin",
|
||
"username": "Kiesi84"
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||
}
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```
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was weißt du von schach turnier aus meinen emails?
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assistant: Nichts im Memory. Lass mich in der AgentMail Inbox nachschauen.
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assistant: In den letzten 50 Emails (letzte 3 Tage) sehe ich nichts zum Thema Schachturnier. Lass mich weiter zurück suchen.
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assistant: In deinen AgentMail-Emails (letzte 200 Nachrichten) gibt es **keine Schach-Turnier-Emails**. Die Inbox ist hauptsächlich Newsletter, Spam, DMARC-Reports und ein paar geschäftliche Mails.
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Das liegt wahrscheinlich daran, dass deine Schach-Emails an eine **andere Adresse** gehen (z.B. `mki@kies-media.de` oder deine private GMX-Adresse). Diese AgentMail-Inbox (`max-kies-media-ai-assistent@agentmail.to`) ist nur die KI-Assistent-Adresse.
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Weißt du, welche Email-Adresse du für Schach-Vereinsangelegenheiten nutzt? Dann kann ich gezielter suchen – z.B. über GMX per IMAP wenn du die Zugangsdaten hast.
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