{"id":2209,"date":"2026-08-15T06:07:13","date_gmt":"2026-08-15T06:07:13","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=2209"},"modified":"2026-08-15T06:07:13","modified_gmt":"2026-08-15T06:07:13","slug":"hugging-face-deepsite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/de\/hugging-face-deepsite\/","title":{"rendered":"Hugging Face DeepSite: KI-gest\u00fctzter Web-App-Generator als Einzel-Datei"},"content":{"rendered":"<div class=\"convly-tldr\">\n<ul>\n<li>DeepSite ist ein kostenloser Hugging Face Space unter<code>huggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite<\/code> der aus einer Textanfrage eine vollst\u00e4ndige, eigenst\u00e4ndige HTML-Web-Anwendung erzeugt.<\/li>\n<li>Zum Ausprobieren ist weder eine Installation noch ein Benutzerkonto erforderlich \u2013 \u00f6ffnen Sie einfach die URL, beschreiben Sie Ihre Anwendung, klicken Sie auf \u201eGenerieren\u201c und erhalten Sie eine Live-Vorschau sowie eine herunterladbare <code>.html<\/code> -Datei.<\/li>\n<li>Die Ausgabe ist eine einzelne Datei mit inline eingebettetem CSS und JavaScript; sie kann auf Hugging Face Spaces, GitHub Pages, Netlify oder jedem beliebigen statischen Server gehostet werden.<\/li>\n<li>Duplizieren Sie den Space und f\u00fcgen Sie Ihr eigenes Hugging Face-API-Token hinzu, um Warteschlangenzeiten zu vermeiden und das bevorzugte Modell auszuw\u00e4hlen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>Hugging Face DeepSite ist ein quelloffener, browserbasierter Web-App-Generator. Beschreiben Sie die gew\u00fcnschte Anwendung in einfacher Sprache, und DeepSite ruft ein gro\u00dfes Sprachmodell auf, um eine einzige, eigenst\u00e4ndige <code>.html<\/code> -Datei zu erzeugen \u2013 mit inline eingebettetem CSS und JavaScript \u2013, die sofort in jedem Browser ausgef\u00fchrt werden kann. Es sind keine Build-Tools, kein Framework und keine zu installierenden Abh\u00e4ngigkeiten erforderlich. Da DeepSite vollst\u00e4ndig im Browser l\u00e4uft, folgen Nutzer von Windows, macOS und Linux denselben Schritten.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_86 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a8037acc835c\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a8037acc835c\"  aria-label=\"Umschalten\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/hugging-face-deepsite\/#What_DeepSite_Generates\" >Was DeepSite generiert<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/hugging-face-deepsite\/#How_to_Use_DeepSite\" >So verwenden Sie DeepSite<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/hugging-face-deepsite\/#Understanding_the_Live_Preview\" >Verst\u00e4ndnis der Live-Vorschau<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/hugging-face-deepsite\/#Deploying_Your_App\" >Bereitstellung Ihrer Anwendung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/hugging-face-deepsite\/#Duplicating_the_Space_for_Higher_Rate_Limits\" >Duplizierung des Spaces f\u00fcr h\u00f6here Ratenlimits<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/hugging-face-deepsite\/#Running_DeepSite_Locally\" >Lokaler Betrieb von DeepSite<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/hugging-face-deepsite\/#Prompt_Tips_for_Better_Output\" >Tipps f\u00fcr effektive Prompts<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/hugging-face-deepsite\/#Limitations\" >Einschr\u00e4nkungen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/hugging-face-deepsite\/#Frequently_Asked_Questions\" >H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_DeepSite_Generates\"><\/span>Was DeepSite generiert<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Jede DeepSite-Ausgabe ist eine einzelne<code>.html<\/code> -Datei. Externe Bibliotheken, die das Modell einbinden m\u00f6chte \u2013 z.\u202fB. Chart.js, Tailwind CSS \u00fcber CDN oder Alpine.js \u2013 werden \u00fcber einen CDN-Link im <code>&lt;head&gt;<\/code>-Element geladen, nicht geb\u00fcndelt. Dadurch bleibt die Datei klein und sofort portabel.<\/p>\n<p>DeepSite eignet sich besonders gut f\u00fcr:<\/p>\n<ul>\n<li>Interaktive Rechner und Umrechnungstools<\/li>\n<li>Datenvisualisierungs-Dashboards mit Chart.js oder \u00e4hnlichen Bibliotheken<\/li>\n<li>Einfache Browser-Spiele (2D-Canvas, Wortr\u00e4tsel)<\/li>\n<li>Prototypen von Benutzeroberfl\u00e4chen und anklickbare Mockups<\/li>\n<li>Einzelzweck-Tools und Hilfsprogramme<\/li>\n<\/ul>\n<p>DeepSite ersetzt jedoch keine mehrdateibasierten React- oder Vue-Anwendungen. Projekte mit Datenbankanbindung, Authentifizierung oder komplexem State-Management sollten die DeepSite-Ausgabe lediglich als Startger\u00fcst betrachten, nicht als fertiges Produkt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_Use_DeepSite\"><\/span>So verwenden Sie DeepSite<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ol>\n<li><strong>\u00d6ffnen Sie den Space.<\/strong> Gehe zu <code>huggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite<\/code>F\u00fcr die \u00f6ffentliche Instanz ist keine Anmeldung erforderlich, allerdings k\u00f6nnen Sie w\u00e4hrend Spitzenzeiten in eine Warteschlange gelangen.<\/li>\n<li><strong>Verfassen Sie Ihren Prompt.<\/strong> Geben Sie im Eingabefeld eine konkrete Beschreibung der gew\u00fcnschten Anwendung an. Statt lediglich \u201eein Rechner\u201c zu schreiben, formulieren Sie beispielsweise: \u201eEin Trinkgeld-Rechner mit einem Schieberegler f\u00fcr den Prozentsatz (10\u201330 %), einem Feld f\u00fcr den Gesamtbetrag der Rechnung und einer Ausgabe f\u00fcr die Aufteilung pro Person.\u201c Je pr\u00e4ziser die Beschreibung, desto besser die Ergebnisqualit\u00e4t.<\/li>\n<li><strong>W\u00e4hlen Sie ein Modell aus.<\/strong> Der Space bietet ein Dropdown-Men\u00fc zur Auswahl des Modells. Die verf\u00fcgbaren Optionen \u00e4ndern sich, sobald der Betreiber den Space aktualisiert; die aktuelle Liste wird in der Benutzeroberfl\u00e4che angezeigt. F\u00fcr einen vergleichenden \u00dcberblick der zugrundeliegenden Modelle nach Programmierf\u00e4higkeit und Kosten siehe die <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/llm-leaderboard\/\">LLM-Leaderboard<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Klicken Sie auf \u201eGenerieren\u201c.<\/strong> Das Modell streamt den HTML-Code in das linke Editor-Fenster. Gleichzeitig wird eine Live-Vorschau in Echtzeit im rechten Fenster gerendert.<\/li>\n<li><strong>Verbessern Sie das Ergebnis durch Folgeanfragen.<\/strong> Nutzen Sie das Chat-Eingabefeld unterhalb der Vorschau, um gezielt nachzubessern: \u201eWechsle zu einem dunklen Hintergrund\u201c, \u201eF\u00fcge einen Zur\u00fccksetzen-Button hinzu\u201c, \u201eVerwende eine gr\u00f6\u00dfere Schriftgr\u00f6\u00dfe f\u00fcr das Ergebnis.\u201c Das Modell bearbeitet dabei die bestehende Datei, statt sie komplett neu zu generieren.<\/li>\n<li><strong>Herunterladen oder bereitstellen.<\/strong> Klicken <em>HTML herunterladen<\/em> um die Datei lokal zu speichern, oder klicken Sie auf <em>In Spaces bereitstellen<\/em> , um sie als neuen Hugging Face Space unter Ihrem Konto zu ver\u00f6ffentlichen.<\/li>\n<\/ol>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Understanding_the_Live_Preview\"><\/span>Verst\u00e4ndnis der Live-Vorschau<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Das Vorschaufeld rendert Ihr HTML innerhalb eines sandboxed <code>iframe<\/code>-Elements. Einige Browser-APIs \u2013 wie Geolocation, Kamera oder Clipboard-Schreibzugriff \u2013 k\u00f6nnen durch die Sandbox-Richtlinien der Hugging Face-Umgebung blockiert werden. Funktioniert eine Funktion im Editor, aber nicht in der Vorschau, laden Sie die Datei herunter und \u00f6ffnen Sie sie direkt in Ihrem Browser, um sie ohne Sandbox zu testen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Deploying_Your_App\"><\/span>Bereitstellung Ihrer Anwendung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der <em>In Spaces bereitstellen<\/em> Die Schaltfl\u00e4che \u00fcbernimmt den gesamten Bereitstellungsprozess automatisch (Anmeldung bei Hugging Face erforderlich):<\/p>\n<ol>\n<li>Erstellt einen neuen Space unter Ihrem Konto mit dem SDK-Einstellungstyp <strong>Statisch<\/strong> \u2013 ohne Server, nur Datei-Hosting.<\/li>\n<li>L\u00e4dt Ihre <code>index.html<\/code> -Datei als einzige Datei hoch.<\/li>\n<li>Weist eine \u00f6ffentliche URL zu unter <code>huggingface.co\/spaces\/&lt;Ihr-Benutzername&gt;\/&lt;Space-Name&gt;<\/code>.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Statische Spaces sind kostenlos. Die Anwendung ist innerhalb weniger Sekunden nach der Bereitstellung \u00f6ffentlich zug\u00e4nglich. Sie k\u00f6nnen die Datei zudem auf jedem beliebigen statischen Hosting-Dienst bereitstellen:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Plattform<\/th>\n<th>So stellen Sie bereit<\/th>\n<th>Kostenlose Stufe<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Hugging Face Spaces (statisch)<\/td>\n<td>Verwenden Sie die integrierte Bereitstellungsschaltfl\u00e4che<\/td>\n<td>Ja<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>GitHub Pages<\/td>\n<td>Commit <code>index.html<\/code> in ein Repository, aktivieren Sie Pages in den Einstellungen<\/td>\n<td>Ja<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Netlify<\/td>\n<td>Ziehen Sie die Datei per Drag-and-Drop auf netlify.com\/drop<\/td>\n<td>Ja<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Vercel<\/td>\n<td>Ausf\u00fchren <code>vercel --prod<\/code> aus einem Verzeichnis, das die Datei enth\u00e4lt<\/td>\n<td>Ja (Einschr\u00e4nkungen gelten)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Jeder Webserver<\/td>\n<td>Kopieren Sie die Datei in das Dokumenten-Stammverzeichnis und stellen Sie sie als statische HTML-Datei bereit<\/td>\n<td>Je nach Modell<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Duplicating_the_Space_for_Higher_Rate_Limits\"><\/span>Duplizierung des Spaces f\u00fcr h\u00f6here Ratenlimits<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der \u00f6ffentliche Space ist gemeinsam genutzt; w\u00e4hrend starker Auslastung kann es zu Warteschlangen kommen. Durch Duplizierung erhalten Sie eine private Instanz, die auf Ihrem eigenen Hugging Face-Konto l\u00e4uft und \u00fcber ihr eigenes API-Kontingent verf\u00fcgt.<\/p>\n<ol>\n<li>Melden Sie sich bei Hugging Face an.<\/li>\n<li>\u00d6ffnen <code>huggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite<\/code>.<\/li>\n<li>Klicken Sie im rechten oberen Eck auf das Dreipunkt-Men\u00fc (&hellip;) und w\u00e4hlen Sie <strong>Diesen Space duplizieren<\/strong>.<\/li>\n<li>W\u00e4hlen Sie einen Namen und die Sichtbarkeit (\u00f6ffentlich oder privat) und klicken Sie dann auf <strong>Space duplizieren<\/strong>.<\/li>\n<li>F\u00fcgen Sie in den Einstellungen Ihres duplizierten Spaces ein Geheimnis namens <code>HF_TOKEN<\/code> hinzu, das ein Hugging Face-API-Token mit Zugriff auf die Inference-API enth\u00e4lt. DeepSite verwendet dieses Token f\u00fcr alle Modellaufrufe.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Wenn Sie zwischen der Nutzung des kostenlosen \u00f6ffentlichen Spaces und der Bezahlung eines eigenen Inference-Kontingents entscheiden m\u00fcssen, kann der <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">Selbsthosting- versus-API-Kosten-Grenzwert-Rechner<\/a> die Kostenunterschiede anhand Ihres erwarteten Generierungsvolumens quantifizieren.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Running_DeepSite_Locally\"><\/span>Lokaler Betrieb von DeepSite<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der Quellcode von DeepSite ist ein standardm\u00e4\u00dfiges Git-Repository, das auf Hugging Face gehostet wird. Sie k\u00f6nnen ihn klonen und lokal gegen einen lokalen Inferenzserver ausf\u00fchren (z. B. Ollama, vLLM oder llama.cpp mit einer OpenAI-kompatiblen Schnittstelle).<\/p>\n<pre><code>git clone https:\/\/huggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite\ncd deepsite\nnpm install\nnpm run dev<\/code><\/pre>\n<p>Die Namen der Umgebungsvariablen f\u00fcr den Modellendpunkt k\u00f6nnen sich zwischen Versionen \u00e4ndern; pr\u00fcfen Sie daher nach dem Klonen am besten die Datei <code>README.md<\/code> oder eine<code>.env.example<\/code> -Datei, statt sich auf einen festen Variablennamen zu verlassen. Um ein leistungsf\u00e4higes Code-Generierungsmodell lokal auszuf\u00fchren, \u00fcberpr\u00fcfen Sie zun\u00e4chst, ob Ihre GPU \u00fcber ausreichend Speicher verf\u00fcgt \u2013 codeorientierte Modelle mit 7B bis 34B Parametern liegen im praktischen Bereich f\u00fcr die meisten Consumer-Hardware. <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/llm-vram-calculator\/\">VRAM-Rechner<\/a> Verwenden Sie den<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Prompt_Tips_for_Better_Output\"><\/span>Tipps f\u00fcr effektive Prompts<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Benennen Sie UI-Elemente explizit.<\/strong> \u201aEin Dropdown-Men\u00fc zur W\u00e4hrungsauswahl\u2018 ist zuverl\u00e4ssiger als \u201aeine M\u00f6glichkeit, eine W\u00e4hrung auszuw\u00e4hlen\u2018.<\/li>\n<li><strong>Geben Sie den visuellen Stil an.<\/strong> \u201aDark Mode, kartenbasiertes Layout, abgerundete Ecken\u2018 lenkt die CSS-Generierung. Ohne Stilhinweise variiert die Ausgabe stark zwischen verschiedenen Modellen.<\/li>\n<li><strong>Nennen Sie die gew\u00fcnschten Bibliotheken.<\/strong> \u201aVerwenden Sie Chart.js f\u00fcr das Balkendiagramm\u2018 ist zuverl\u00e4ssiger, als darauf zu hoffen, dass das Modell eine geeignete Bibliothek ausw\u00e4hlt.<\/li>\n<li><strong>Halten Sie den Umfang klein.<\/strong> Einzweck-Tools generieren gut. Multiscreen-Anwendungen erzeugen oft aufgebl\u00e4hten, schwerer iterierbaren Code in einer einzigen Datei.<\/li>\n<li><strong>Verfeinern Sie die Ergebnisse mit Folgeanfragen.<\/strong> Ein Rohentwurf, der durch drei oder vier gezielte Nachrichten verfeinert wird, schl\u00e4gt in der Regel einen einzigen umfangreichen Prompt.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Limitations\"><\/span>Einschr\u00e4nkungen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li>Die Ausgabe ist durch die maximale Ausgabel\u00e4nge des Modells begrenzt. Sehr komplexe Anwendungen k\u00f6nnen mitten in einer Datei abgeschnitten werden; reduzieren Sie in diesem Fall den Umfang.<\/li>\n<li>Keine Sitzungspersistenz: Das Schlie\u00dfen des Browser-Tabs f\u00fchrt zum Verlust der Konversation. Laden Sie die Datei vor dem Schlie\u00dfen herunter.<\/li>\n<li>Bibliotheken, die von einem CDN abh\u00e4ngen, ben\u00f6tigen eine Internetverbindung, um beim lokalen \u00d6ffnen der Datei korrekt gerendert zu werden.<\/li>\n<li>Nur Frontend: Keine serverseitige Logik, keine Datenbank, keine Authentifizierung in der generierten Ausgabe.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_Asked_Questions\"><\/span>H\u00e4ufig gestellte Fragen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Ist DeepSite kostenlos nutzbar?<\/h3>\n<p>Der \u00f6ffentliche Space ist kostenlos, unterliegt jedoch den gemeinsam genutzten Rechenkontingenten von Hugging Face. Auch das Duplizieren des Spaces ist kostenlos, doch Inference-API-Aufrufe \u00fcber Ihr eigenes Hugging Face-Konto werden nach Aussch\u00f6pfung des kostenlosen Kontingents in Rechnung gestellt. Die Kosten sind modellabh\u00e4ngig und typischerweise gering f\u00fcr kurze Code-Generierungsaufgaben.<\/p>\n<h3>Welche Modelle verwendet DeepSite?<\/h3>\n<p>The model list is maintained by the Space author and changes over time; versions have included Llama-family models, DeepSeek Coder variants, and Qwen Coder models. Check the dropdown in the live Space for the current options \u2014 do not rely on any fixed list in external documentation.<\/p>\n<h3>Darf ich DeepSite-Ausgaben kommerziell nutzen?<\/h3>\n<p>Der generierte Code selbst unterliegt keiner inh\u00e4renten Lizenz \u2013 Sie haben die Eingabeaufforderung bereitgestellt, und die Ausgabe besteht aus funktionalem Code. Allerdings unterliegen von Modellen eingebundene, CDN-basierte Bibliotheken (z. B. Chart.js, Tailwind usw.) eigenen Lizenzen (meist MIT oder Apache 2.0). Pr\u00fcfen Sie s\u00e4mtliche CDN-Importe in der Datei vor einer kommerziellen Nutzung.<\/p>\n<h3>Wie vergleicht sich DeepSite mit anderen KI-Code-Generatoren?<\/h3>\n<p>DeepSites Nische liegt in der Null-Setup-Erstellung einzelner Dateien mit sofortiger Vorschau im Browser. Tools wie GitHub Copilot, Cursor und v0.dev bieten umfangreichere Multi-Datei-Projektgenerierung, erfordern aber eine IDE oder ein kostenpflichtiges Abonnement. DeepSite ist der schnellste Weg von der Idee zum teilbaren Prototyp. F\u00fcr eine Rangliste der zugrunde liegenden Modelle nach Intelligenz und Kosten siehe der <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/llm-leaderboard\/\">LLM-Leaderboard<\/a>.<\/p>\n<h3>Die generierte App funktioniert in der Vorschau nicht. Was soll ich tun?<\/h3>\n<p>Laden Sie die Datei zun\u00e4chst herunter und \u00f6ffnen Sie sie direkt im Browser \u2013 mehrere Browser-APIs sind innerhalb des sandboxed Iframes blockiert. Funktioniert sie auch lokal weiterhin nicht, senden Sie eine Folgenachricht mit einer konkreten Fehlerbeschreibung (z. B. \u201aDas Diagramm wird nicht gerendert\u2018, \u201aDer Button-Klick bewirkt nichts\u2018), anstatt von Grund auf neu zu generieren. Wenn die Datei mitten in einem Tag oder Skript endet, wurde die Ausgabe abgeschnitten \u2013 vereinfachen Sie den Umfang der Eingabeaufforderung oder wechseln Sie zu einem Modell mit h\u00f6herer Ausgabel\u00e4nge.<\/p>\n<h3>Can I self-host DeepSite with a private or local LLM?<\/h3>\n<p>Ja. Klonen Sie das Repository, f\u00fchren Sie es lokal mit <code>npm run dev<\/code>, und konfigurieren Sie den Modellendpunkt so, dass er auf einen lokalen Inferenzserver zeigt. Ein Code-Generierungsmodell mit mindestens 7 Milliarden Parametern erzeugt brauchbare Ergebnisse; Modelle mit 34 Milliarden oder mehr Parametern verbessern die Qualit\u00e4t deutlich, erfordern aber wesentlich mehr VRAM. Pr\u00fcfen Sie vor der Entscheidung f\u00fcr eine Modellgr\u00f6\u00dfe die <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/llm-vram-calculator\/\">VRAM-Rechner<\/a> gegen Ihre GPU-Spezifikation.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DeepSite is a free Hugging Face Space athuggingface.co\/spaces\/enricoros\/deepsite that turns a text prompt into a complete, self-contained HTML web app. [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2210,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[],"class_list":["post-2209","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-news"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2209","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2209"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2209\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2211,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2209\/revisions\/2211"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2210"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2209"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2209"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2209"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}