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Author: elbruno

translations/de/03-CoreGenerativeAITechniques/05-ImageGenerationOpenAI.md

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+# Bildgenerierung mit Azure OpenAI
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+In dieser Lektion werden wir lernen, wie man mit Azure OpenAI und DALL-E Bilder erstellen kann.
+
+---
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+## Einführung
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+Die Bildgenerierung mit generativer KI hat in den letzten Jahren einen enormen Fortschritt gemacht. Mit Tools wie DALL-E können Sie jetzt Bilder aus Texten generieren. In dieser Lektion werden wir zeigen, wie man mit DALL-E Bilder in einer .NET-Anwendung erstellt.
+
+## Videoanleitung
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+[![Video zur Bildgenerierung mit DALL-E](https://img.youtube.com/vi/ru3U8MHbFFI/0.jpg)](https://youtu.be/ru3U8MHbFFI?feature=shared)
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+_⬆️ Klicken Sie auf das Bild, um das Video anzusehen ⬆️_
+
+## Bildgenerierung mit DALL-E
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+DALL-E ist ein Modell von OpenAI, das Bilder aus Textbeschreibungen erstellen kann. Es ermöglicht Ihnen, visuellen Inhalt auf kreative Weise zu generieren.
+
+### Bildgenerierung mit Azure OpenAI
+
+Sie können das DALL-E-Modell über die Azure OpenAI-API in Ihrer .NET-Anwendung verwenden:
+
+```csharp
+var client = new OpenAIClient(
+    new Uri("Your Azure OpenAI Endpoint"), 
+    new AzureKeyCredential("Your Azure OpenAI API Key"));
+
+ImageGenerationOptions imageGenerationOptions = new()
+{
+    DeploymentName = "dalle3", // Der Name Ihrer DALL-E-Modelldimension auf Azure OpenAI
+    Prompt = "Ein süßes Kätzchen, das im Mondschein sitzt, digitale Kunst",
+    Size = ImageSize.Size1024x1024,
+    Quality = ImageGenerationQuality.Standard,
+    Style = ImageGenerationStyle.Natural,
+};
+
+Response<ImageGenerations> imageGenerations = await client.GetImageGenerationsAsync(imageGenerationOptions);
+Uri imageUri = imageGenerations.Value.Data[0].Url;
+```
+
+### Beispielanwendung
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+In dem [ImageGeneration-01](./src/ImageGeneration-01)-Beispiel haben wir eine Konsolenanwendung implementiert, die Bilder basierend auf einer Textaufforderung mit dem DALL-E-Modell generiert.
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+## Als nächstes
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+👉 [Lasst uns lokale Modelle mit AI Toolkit und Docker ausführen!](./06-AIToolkitAndDockerModels.md)
+
+**Haftungsausschluss**:  
+Dieses Dokument wurde mit KI-gestützten maschinellen Übersetzungsdiensten übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, weisen wir darauf hin, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für kritische Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die sich aus der Nutzung dieser Übersetzung ergeben.

translations/de/03-CoreGenerativeAITechniques/06-AIToolkitAndDockerModels.md

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+# Ausführen von Modellen lokal mit AI Toolkit und Docker
+
+In dieser Lektion lernen Sie, wie Sie generative KI-Modelle lokal auf Ihrem Gerät oder in Ihrer Cloud-Umgebung mit AI Toolkit und Docker ausführen können.
+
+---
+
+## Einführung
+
+Die Möglichkeit, KI-Modelle lokal auszuführen, bietet mehrere Vorteile wie Privatsphäre, reduzierte Kosten und volle Kontrolle über die Modellausführung. In dieser Lektion lernen Sie, wie Sie verschiedene Modelle mit dem Microsoft AI Toolkit und Docker ausführen können.
+
+## Videoanleitung
+
+[![Video zu AI Toolkit und Docker](https://img.youtube.com/vi/1GwmV1PGRjI/0.jpg)](https://youtu.be/1GwmV1PGRjI?feature=shared)
+
+_⬆️ Klicken Sie auf das Bild, um das Video anzusehen ⬆️_
+
+## Microsoft AI Toolkit
+
+Das Microsoft AI Toolkit ist eine Sammlung von Werkzeugen und Bibliotheken, mit denen Sie lokale KI-Modelle in .NET-Anwendungen integrieren können. Es unterstützt eine Vielzahl von Modelltypen und Aufgaben.
+
+### Verwendung von AI Toolkit mit .NET
+
+Hier ist ein Beispiel dafür, wie Sie AI Toolkit in einer .NET-Anwendung verwenden können:
+
+```csharp
+using Microsoft.SemanticKernel;
+using Microsoft.SemanticKernel.AI.ChatCompletion;
+
+var kernelBuilder = Kernel.CreateBuilder();
+kernelBuilder.AddAIToolkitChatCompletion(
+    modelId: "models/phi3:latest", 
+    endpoint: "http://localhost:8080/v1");
+var kernel = kernelBuilder.Build();
+
+var chatCompletion = kernel.GetRequiredService<IChatCompletionService>();
+var chat = new ChatHistory();
+chat.AddUserMessage("Erkläre mir Quantencomputer in einfachen Worten");
+var response = await chatCompletion.GetChatMessageContentAsync(chat);
+Console.WriteLine(response.Content);
+```
+
+## Docker für KI-Modelle
+
+Docker ist eine Plattform, mit der Sie Anwendungen in isolierten Containern ausführen können. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug zum Ausführen von KI-Modellen in einer konsistenten Umgebung.
+
+### Ausführen von Modellen mit Docker
+
+Sie können verschiedene KI-Modelle über Docker ausführen:
+
+```bash
+docker run -d --gpus all -p 8080:8080 ghcr.io/microsoft/phi3:latest
+```
+
+### Beispielanwendungen
+
+In den [DockerModels-01-SK-Chat](./src/DockerModels-01-SK-Chat) und [DockerModels-02-MEAI-Chat](./src/DockerModels-02-MEAI-Chat) Beispielen haben wir Anwendungen implementiert, die lokale Modelle sowohl mit Semantic Kernel als auch mit Microsoft.Extensions.AI verwenden.
+
+## Zusammenfassung
+
+Das Ausführen von Modellen lokal gibt Ihnen mehr Kontrolle über Ihre KI-Anwendungen und kann die Kosten reduzieren. Mit Microsoft AI Toolkit und Docker können Sie eine breite Palette von Modellen in Ihren .NET-Anwendungen einsetzen.
+
+**Haftungsausschluss**:  
+Dieses Dokument wurde mit KI-gestützten maschinellen Übersetzungsdiensten übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, weisen wir darauf hin, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für kritische Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die sich aus der Nutzung dieser Übersetzung ergeben.

translations/de/03-CoreGenerativeAITechniques/readme.md

@@ -11,14 +11,18 @@ In dieser Lektion lernst du praktische Fähigkeiten zum Erstellen von KI-gestüt
 - 🔎 Retrieval-Augmented Generation (RAG)  
 - 👀 Visionsbasierte KI-Ansätze  
 - 🔊 Audioerstellung und Transkription  
+- 🖼️ Bildgenerierung mit DALL-E  
 - 🧩 Agenten & Assistenten  
+- 💻 Lokales Ausführen von Modellen mit AI Toolkit und Docker  
 
 Für diese Lektion unterteilen wir den Inhalt in die folgenden Abschnitte:
 
 - [Chat, LLM-Abschlüsse und Funktionsaufrufe](./01-lm-completions-functions.md)  
 - [Retrieval-Augmented Generation (RAG)](./02-retrieval-augmented-generation.md)  
 - [Vision- und Audio-KI-Anwendungen](./03-vision-audio.md)  
+- [Bildgenerierung mit Azure OpenAI](./05-ImageGenerationOpenAI.md)  
 - [Agenten](04-agents.md)  
+- [Lokales Ausführen von Modellen mit AI Toolkit und Docker](./06-AIToolkitAndDockerModels.md)  
 
 Wir beginnen mit Sprachmodell-Abschlüssen, Chat-Anwendungen und der Implementierung von Funktionen mit Sprachmodellen in .NET.