/* Server-backed model management. Legacy browser drafts remain untouched. */ const Studio=(()=>{ let section='discover',category=''; const labels={chat:'Sprachmodelle / Chat',image:'Bildgenerierung',audio:'Audio',video:'Video'}; function render(page,force=false,modelId=null){ if(!force&&document.querySelector('#studio')?.dataset.page===page)return; if(category!==page){category=page;section='discover';} if(modelId)section='profiles'; const body=page==='runtimes'?runtimeOverview():page==='image-runtime'?imageRuntime():page==='runtime'?RuntimeUI.html():`
Modelle entdecken, herunterladen und mit gespeicherten Profilen konfigurieren.
Profile werden auf Athena gespeichert. Bild-, Audio- und Video-Worker sind noch nicht eingerichtet. Fehlende Komponenten stehen beim jeweiligen Profil.
llama.cpp-Builds verwalten →Laufzeiten führen Modelle aus. Textencoder und VAE werden separat in der Modellbibliothek verwaltet und einem Profil zugeordnet.
Sprachmodelle · CPU / CUDA. Versionen herunterladen, bauen und verwalten.
llama.cpp öffnen →Eigene Bildlaufzeit und modellabhängige Zusatzkomponenten.
Bildlaufzeit öffnen →Vorgesehene Laufzeit für dein Qwen-Image-2.1-GGUF-Modell. Diese Kombination entspricht der Modellkarte; ein eigener Deck-Worker ist noch nicht installiert.
ComfyUI, PyTorch/CUDA und die passende GGUF-Erweiterung in einer eigenen Umgebung auf Athena. Installation und Updates werden in einem nächsten Schritt angebunden.
Unter Bildgenerierung → Profile → Komponenten lädst du Textencoder und VAE nach und ordnest sie deinem Profil zu.
Zu Bildmodellen und Profilen →Hier wurde keine Laufzeit installiert. Der vorhandene produktive Bilddienst wird nicht verwendet oder verändert. llama.cpp bleibt die Laufzeit für Sprachmodelle.