Technik & Digitales – Sa, 05.09.2026 Morgens

Neue Skripte und Updates für Proxmox

Die neuesten Skripte und Updates für Proxmox beinhalten wichtige Bugfixes und Verbesserungen des Backup-Prozesses. Dies ist besonders nützlich für Self-Hosting-Betreiber und Admins, die eine stabile und zuverlässige Infrastruktur benötigen.

Wer Proxmox im Einsatz hat, sollte die neuesten Skripte und Updates anwenden, um die Systemstabilität und Backup-Funktionen zu verbessern. Besonders relevant für Setups mit komplexen Backup-Anforderungen.

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AWS Outage im Oktober 2025

AWS erlebte im Oktober 2025 einen 15-stündigen Downtime, der erhebliche Auswirkungen auf Cloud-Dienste und Anwendungen hatte. Dies zeigt, wie abhängig wir von Cloud-Providern sind und wie wichtig Redundanzen und Failover-Strategien sind.

Für Selfhoster und Homelab-Betreiber bedeutet dies, dass Cloud-Backups allein nicht ausreichen. Es ist ratsam, redundante Backups auf lokalen Systemen zu implementieren.

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Lokales Web-UI für KI-Modell-Feinabstimmung

Ein Entwickler hat ein lokales Web-UI-Tool erstellt, das es ermöglicht, KI-Modelle auf eigenen Daten zu feinabstimmen und den Trainingsfortschritt live zu verfolgen. Das Tool läuft auf AMD-Grafikkarten und bietet eine praktische Lösung für die lokale Modelloptimierung.

Für Entwickler und Selfhoster, die KI-Modelle lokal trainieren möchten, ist dieses Tool eine wertvolle Ergänzung. Es ermöglicht die Feinabstimmung von Modellen auf spezifischen Datensätzen.

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Nvidia kauft Hugging Face

Nvidia hat Hugging Face, eine führende Plattform für AI-Modelle, für 13 Milliarden Dollar übernommen. Das Ziel ist die Beschleunigung der Verbreitung offener AI-Modelle und die Förderung der AI-Entwicklung.

Für Entwickler und Selfhoster, die mit AI-Modellen arbeiten, bedeutet dies bessere Unterstützung und möglicherweise verbesserte Tools und Ressourcen. Es ist ratsam, die Entwicklungen auf Hugging Face zu verfolgen.

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Qwen3.8-Flash-Next auf Proxmox

Ein Betreiber eines Dell R740 mit Proxmox und Tesla T4 hat Qwen3.8-Flash-Next erfolgreich eingesetzt, um 256k Kontext und 16 Tokens pro Sekunde auf DDR4-RAM zu erreichen. Dies ist eine beeindruckende Leistung für eine lokal betriebene AI-Plattform.

Für Homelab-Betreiber und Admins, die leistungsstarke AI-Modelle lokal betreiben möchten, ist dies eine spannende Entwicklung. Es zeigt, dass hochperformante AI-Anwendungen auch auf lokalen Systemen möglich sind.

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