LibreAI: Liberalisierung von KI-Diensten mit den deutschen KI Servicezentren

Beschreibung

In diesem Workshop möchten wir die Möglichkeiten und Herausforderungen der Bereitstellung und Nutzung von KI-Diensten in Deutschland diskutieren und präsentieren. Der Workshop umfasst Vorträge von verschiedenen Anbietern deutscher KI-Dienste sowie interaktive Hands-On-Demonstrationen und Hackathons.

Im Mittelpunkt stehen Themen wie offene Daten, Forschung und Quellcode sowie Nutzeraspekte wie Datenschutz, Usability und Datensouveränität, die auch im Kontext der Informatik 2025 von Bedeutung sind. Durch die Nutzung von KI-Diensten können höchste Datenschutzanforderungen auch für Behörden umgesetzt werden.

Die deutschen KI-Servicezentren bspw. bieten eine Vielzahl von Diensten u.a. für Forschende und Wirtschaft kostenlos an. Im Hands-on-Teil des Workshops haben die Teilnehmer die Möglichkeit selbst aktiv zu werden und verschiedene KI-Dienste auszuprobieren, wie generative KI-Dienste, z.B., Chat-AI und Image-AI. Darüber hinaus werden Code-Schnipsel für Entwicklungsplattformen bereitgestellt, um Entwicklern zu zeigen, wie sie neue KI-Dienste einfach integrieren können, z.B. mit SAIA.

Der Hands-on-Teil ist niederschwellig und kann mittels bereitgestelltem JupyterHub oder lokalem Python-Interpreter durchgeführt werden. Ein Tablet oder Laptop mit Webbrowser genügt. Eine minimale Coding-Erfahrung mit Python ist empfehlenswert, aber nicht erforderlich. Es ist auch möglich, in Teams zu arbeiten.

Ziel des Workshops ist es, zu zeigen, dass viele KI-Dienste mit offenen Daten und Modellen frei und leicht nutzbar sind und damit eigene Anwendungen umgesetzt werden können.

Inhalte des Hands-On:

- KISSKI: Nach einer kurzen Einführung in das Konzept von Large Language Models (LLMs) und der im Workshop genutzten HPC Desktops VDI Lösung wird am Beispiel von unserem ChatAI Interface die Open-Source Scalable Artificial Intelligence Accelerator (SAIA) Architektur für LLM-Workloads Lösung Hands-On vorgestellt.

- HPI AISC: Paras Mehta zeigt anhand eines Open-Source-Tools, wie Retrieval Augmented Generation (RAG) funktioniert. Dabei werden zentrale Komponenten wie semantische Suche, Vektordatenbank und LLM‑Integration praxisnah vorgestellt. Ziel ist es, Interessierten einen Einstieg in modulare RAG‑Systeme zu geben und deren Anpassungsmöglichkeiten für individuelle Anforderungen aufzuzeigen.

- hessianAI: Lukas Helff demonstriert Live wie mit dem Vision-Language-Model LlavaGuard Bilddatensätze anhand dynamischer Sicherheitspoliken gescannt, analysiert und gefiltert werden können.

- WestAI: Das AI.Lab ermöglicht einen einfachen Einstieg in modulare KI-Anwendungen per Drag & Drop, die sich flexibel kombinieren und in geschützten Umgebungen betreiben lassen. Im Hands-On-Teil können Teilnehmende eigene oder bereitgestellte multimodale Modelle direkt im Browser testen und mit Komponenten wie Wissensgraphen oder domänenspezifischen Modulen erweitern.