KI-Tools

Institution: Humboldt-Universität zu Berlin Kategorie: KI-Service
Website: https://ki.cms.hu-berlin.de/de

Beschreibung

Die Handreichung bietet eine umfassende Einführung in den Einsatz von KI an der Humboldt-Universität Berlin, mit Schwerpunkt auf datenschutzkonformen, internen KI-Tools. Sie dient als Leitfaden für Forschung, Lehre und Verwaltung, um generative KI sicher und effizient zu integrieren. Der Hauptnutzen liegt in der Bereitstellung von Open-Source-basierten, lokal laufenden KI-Tools wie Sprachmodelle, Transkriptions- und Bildanalyse-Tools sowie einem JupyterHub. Zudem werden Praxisbeispiele und technische Schnittstellen (APIs) für die eigene Entwicklung angeboten, um den Einstieg zu erleichtern.

Zugang & Verfügbarkeit

Zielgruppe: -
Zugangsvoraussetzungen: -
Verfügbarkeit: - Betriebszeiten oder Verfügbarkeit: 24/7 verfügbar (JupyterHub ist frei aus dem Netz zugänglich; HPC@HU nur über VPN erreichbar, aber sonst rund um die Uhr nutzbar). - Beta/Pilot-Status: HPC@HU ist aktuell als Testzugang verfügbar; die Plattform "Azimuth" ist im Pilot-Phase. - Einschränkungen: HPC@HU ist nur aus dem HU-VPN heraus erreichbar; KI-Tools und APIs sind nur innerhalb des HU-Netzwerks oder über VPN nutzbar. - Nutzungslimits: Bei API-Nutzung sind Rate-Limits empfohlen (z. B. 10–15 RPM); gleichzeitige parallele Anfragen sollten vermieden werden, um die Verfügbarkeit für alle zu gewährleisten.

Kontakt & Support

Ansprechperson: hpc-support@hu-berlin.de
E-Mail: hpc-support@hu-berlin.de
Support: -

Technische Details

• Technologie: ["OpenAI API", "OpenStack", "REST", "JupyterHub", "Whisper", "Vision Language Model (VLM)"] HINWEIS: WebDAV ist nicht in den Dokumenten enthalten und daher nicht validierbar.
• Plattform: - Web-Anwendung: Ja, KI-Tools und JupyterHub sind als Web-Anwendungen verfügbar (z. B. über https://ki-tools.hu-berlin.de und https://jupyterhub.hu-berlin.de).
• App: Nicht angegeben.
• API: Ja, OpenAI-kompatible APIs für LLMs, Vision-Modelle, Coding-Modelle, Embedder und Reranker sind verfügbar.
• Self-hosted: Ja, die Infrastruktur (LLMs, HPC@HU, JupyterHub) wird von der HU Berlin selbst betrieben (self-hosted).
• Cloud: Nein, die Plattformen sind nicht in einer öffentlichen Cloud (z. B. AWS, Azure) bereitgestellt, sondern auf HU-eigenen Servern.
• Integration in bestehende Systeme: Ja, JupyterHub ist in die digitale Lehr- und Lernlandschaft der HU (HDL3) integriert und verfügt über eine Schnittstelle zum HU-Moodle.
• Lizenz: -

Features

• Bereitstellung von datenschutzkonformen KI-Tools basierend auf großen Sprachmodellen (LLMs)
• Nutzung von Open-Source-Produkten für die KI-Infrastruktur
• Zugang zu einem High Performance Computing Cluster (HPC@HU) für Forschung
• Bereitstellung eines JupyterHubs für interaktive Jupyter Notebooks im Browser
• Nutzung von Jupyter Notebooks für Prototyping, Datenanalyse, Datenvisualisierung und Computational Essays
• Bereitstellung einer OpenAI-kompatiblen API für die Integration der LLMs in eigene Anwendungen
• Anbindung der KI-Tools an die digitale Lehr- und Lernlandschaft der HU (HDL3) inkl. Schnittstelle zum HU-Moodle
• Unterstützung durch ein Chat-Interface für allgemeine KI-Aufgaben
• Funktion zur Transkription von Audio- und Video-Dateien mit automatischem E-Mail-Versand der Ergebnisse
• Funktion zur Aufbereitung von Transkriptionen in strukturierte, lesbare Texte mit Zwischenüberschriften

Crawled: 2026-01-11
Source: https://ki.cms.hu-berlin.de/de