/* 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=['docker-runtime','services'].includes(page)?DockerUI.html(page==='services'):page==='runtimes'?runtimeOverview():page==='image-runtime'?imageRuntime():page==='runtime'?RuntimeUI.html():`
Modelle entdecken, herunterladen und mit gespeicherten Profilen konfigurieren.
Profile werden auf Athena gespeichert. Für diesen Bereich ist noch kein Modellworker angebunden. 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 →Optionale Container-Umgebung für zusätzliche Oberflächen und Studios.
Docker öffnen →Eigene Bildlaufzeit für Qwen-Image-2.1 GGUF und das unterstützte FLUX.2-Klein-9B-Modell. Die Umgebung kann über den Deck-Installer mitgeliefert oder hier separat installiert werden. Modelle laden erst bei einem Testauftrag.
Textencoder läuft auf der RTX 3060, Diffusionsmodell und VAE auf der RTX 5080. Bei großen FLUX-Gewichten wird zusätzlich System-RAM genutzt. Beide GPUs müssen frei sein. Pro Test wird ein eigener Prozess gestartet und anschließend beendet.
Installationsstatus wird geprüft …