10.01.2024 | 

Webinar: KI im Browser: Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN

Immer mehr Entwickler beabsichtigen, Generative-AI-Funktionen in ihre Anwendungen zu integrieren. Dieser Weg führt bislang praktisch immer in die Cloud – doch das muss nicht unbedingt so sein! Aktuell gibt es unterschiedliche vielversprechende Ansätze, KI-Modelle direkt auf dem Rechner des Anwenders auszuführen: Hugging Face bietet etwa mit Transformers.js die Möglichkeit, Machine-Learning-Modelle direkt im Browser zu nutzen. Die Web Neural Network API (WebNN) des W3C, die sich noch in der Spezifikationsphase befindet, wird solchen Modellen in Zukunft Zugang zur Neural Processing Unit (NPU) des Geräts gewähren: Damit können etwa auch Large Language Models (LLM) oder Stable-Diffusion-Modelle effizient im Browser betrieben werden.

Die Vorteile dieser Ansätze liegen auf der Hand: Lokal ausgeführte KI-Modelle stehen auch offline zur Verfügung, die Nutzerdaten verlassen das Gerät nicht und das alles dank Open-Source-Modellen sogar kostenfrei. Aber natürlich muss das Modell erstmal auf das Gerät des Anwenders übertragen werden, das auch noch ausreichend leistungsfähig sein muss. In diesem Webinar wird Christian Liebel, Thinktectures Vertreter beim W3C, diese unterschiedlichen Ansätze präsentieren, um auch Ihre Single-Page App smarter zu machen. Wir werden Anwendungsfälle diskutieren und Vor- und Nachteile der jeweiligen Lösungen aufzeigen. Seien Sie dabei!

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Christian Liebel ist Consultant bei Thinktecture. Sein Fokus liegt auf Webstandards und Progressive Web Apps. Er vertritt Thinktecture beim W3C.

Moderation

Gøran Homberg

Gøran Homberg

Gøran Homberg ist Consultant bei Thinktecture und arbeitet mit unseren Kunden bzgl. deren Anforderungen, Projektansätzen und zugehörigem Projekt-Management.

Agenda

  • Grundlagen zu Large-Language- und Stable-Diffusion-Modellen
  • Übersicht zu WebNN
  • Vor- und Nachteile von Offline-KI-Modellen im Browser verstehen
  • Alternativen kennen

Material & Video zu
"KI im Browser: Smartere Web-Apps mit WebGPU und WebNN"

Links aus dem Webinar:

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