Einrichten VM
Installation Ubuntu 24.04.3 LTS (Minimal Server)
1. ISO herunterladen
Offizielle Quelle:
👉 https://ubuntu.com/download/server
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Variante: Ubuntu Server 24.04.3 LTS
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Image:
ubuntu-24.04.3-live-server-amd64.iso
2. VM in Proxmox anlegen
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In der Proxmox Web-GUI: Create VM
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Name:
KI-VM -
ISO:
ubuntu-24.04.3-live-server-amd64.iso(zuvor hochgeladen in Proxmox Storage) -
System:
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BIOS: OVMF (UEFI)
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Machine: q35
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Graphic Card: none (GPU wird durchgereicht)
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Disks:
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Speicher auf Crucial NVMe 4 TB oder System-SSD je nach Planung
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Größe: mind. 250 GB (je nach Modellgrößen)
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Cache: Write back (unsafe) (für Performance)
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CPU:
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6 Cores (i5-13400 hat 10 → 6 reichen für KI-Workloads, Rest für Host)
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Typ: host
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RAM:
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32 GB (von 128 GB gesamt)
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Ballooning: deaktivieren (konstante Zuweisung)
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Netzwerk: VirtIO (paravirtualized)
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Hardware: GPU & Audio-Device via PCI Passthrough hinzufügen (wie vorher eingerichtet).
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3. Ubuntu Installation
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Boot von ISO → Auswahl: Install Ubuntu Server
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Sprache:
Deutsch(oder Englisch, je nach Vorliebe) -
Tastatur:
Deutsch -
Netzwerk:
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ens18(VirtIO) automatisch via DHCP oder manuell konfigurieren -
Empfehlung: statische IP für die VM (z. B. 192.168.33.200)
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Storage:
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Geführte Installation auf die virtuelle Disk
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Partitionierung: Standard (LVM möglich, aber nicht zwingend)
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Benutzer anlegen:
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Username:
kiadmin -
Passwort: sicher setzen
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SSH-Server installieren: Ja
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Snap-Pakete: alle abwählen (nicht benötigt)
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Installation starten → Neustart nach Abschluss
4. Erste Anpassungen nach der Installation
Nach Login per SSH oder Console:
a) System aktualisieren
b) Nützliche Basis-Tools installieren
c) SSH konfigurieren
Empfohlen:
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PermitRootLogin no -
PasswordAuthentication no(falls SSH-Key genutzt wird)
Dann:
d) Zeitsynchronisation prüfen
5. GPU-Treiber vorbereiten
Da die GPU durchgereicht wird, braucht die VM die NVIDIA-Treiber:
a) Repository aktivieren
b) NVIDIA-Treiber installieren
c) Neustart & Test
→ sollte GPU-Daten (Modell RTX 5060 Ti, Treiber, CUDA-Version) anzeigen.
6. Optional: Basis-Optimierungen für KI-Workloads
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Swappiness reduzieren (damit RAM bevorzugt genutzt wird):
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Transparent Hugepages deaktivieren (manchmal Performance-Gewinn bei LLMs):
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ufw aktivieren (Firewall, falls nicht durch Docker geregelt):
Konfiguration GPU:
Konfiguration GPU-Audio:

