#Ollama

Statt einen neuen Rechner zu kaufen, tauscht man oft nur die CPU. Unser KI-Rechner lief mit einem Intel i3, vier Kerne, und der nächstbessere Prozessor, ein i5 mit sechs Kernen, sitzt im selben Sockel, LGA 1200. Sogar der alte Kühler passt ohne Änderung, nur etwas Wärmeleitpaste muss neu drauf. Das Gerät, auf dem nachts Ollama die Fahrzeugbilder beschreibt, wird so spürbar schneller, ohne dass etwas auf dem Müll landet. Was zueinander passt, muss man nicht ersetzen, nur ergänzen.

Ein Bild allein reicht der Maschine nicht, sie braucht den Text daneben. Unsere Pipeline schickt Gemma über Ollama jetzt beides: das gescannte Dokument als Bild mit dreihundert DPI für Layout und Position, dazu den ausgelesenen Text für die exakten Werte. So liest sie ein Dokument in fünf bis fünfundzwanzig Sekunden, ohne Zahlen zu erraten. Das Auge zeigt, wo etwas steht, der Text sagt, was dort wirklich geschrieben ist.

Man lässt es die Maschine über Nacht machen. Unser lokales Modell, Gemma über Ollama, hat 672 Fahrzeugbilder in gut anderthalb Stunden beschrieben, ohne einen einzigen Fehler. Was einen Menschen Wochen kostet, war am Morgen fertig. Die Zeit, die frei wird, gehört dann dem Kunden, nicht dem Bildschirm.

Nein. Bei uns reicht ein guter Rechner mit einer einzelnen Grafikkarte in der Werkstatt, um hunderte Fahrzeugbilder lokal zu analysieren. Wer das selbst aufstellt, ist von keiner externen Schnittstelle und keiner Abrechnung nach Verbrauch abhängig. Die Einstiegshürde ist viel niedriger, als die meisten denken.

Im Haus. Unsere Bildanalyse läuft mit Gemma über Ollama auf einem Rechner in der Werkstatt, kein einziges Foto verlässt das Netz. Datenschutz ist dann keine Erklärung im Footer, sondern eine Architektur-Entscheidung. Und es kostet keine monatliche Cloud-Rechnung nach Verbrauch.