{
"assistant_response": "## Vision Model Analyse\n\n### Hardware\n| Metrik | Wert |\n|--------|------|\n| GPU | NVIDIA RTX 4000 SFF Ada |\n| VRAM Total | 20.475 MiB (~20 GB) |\n| VRAM Genutzt | 5.742 MiB (~5.6 GB) |\n| GPU-Auslastung | **95%** |\n| Temperatur | **75°C** (heiß!) |\n| Power | **68W \/ 70W** (am Limit!) |\n\n### Vision Model (minicpm-v:latest)\n| Eigenschaft | Wert |\n|-------------|------|\n| Größe auf Disk | 5.5 GB |\n| VRAM-Bedarf | ~5.7 GB |\n| Typ | 8B Parameter Vision-Language Model |\n\n### Parallelisierung\n\n**Theoretisch möglich:** `20 GB \/ 5.7 GB ≈ 3 parallele Instanzen`\n\n**Praktisch problematisch:**\n1. **GPU bereits am Limit** - 95% Auslastung, 75°C, 68W\/70W\n2. **Ollama-Architektur** - Shared Model, nicht für Multi-Instance optimiert\n3. **Thermisches Throttling** - Bei 75°C bereits nahe am Limit\n\n### Empfehlung\n\n**Aktuell:** Sequentielle Verarbeitung beibehalten (1 Session)\n\n**Alternativen für mehr Speed:**\n1. **Batch-Processing** in Ollama (mehrere Bilder pro Request) - nicht bei minicpm-v\n2. **Kleineres Modell** nutzen (z.B. llava:7b) - weniger VRAM, schneller\n3. **Zweite GPU** hinzufügen - echte Parallelisierung\n\nSoll ich prüfen ob ein schnelleres\/kleineres Vision-Modell verfügbar ist?"
}