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# ADR-002: ML-Stack und Modellwahl
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## Status
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Angenommen
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## Kontext
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Es soll lokal laufen, erklärbar bleiben und ohne zwingende Cloud auskommen.
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## Entscheidung
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- Regel- und ML-Ebene mit PyTorch, scikit-learn und XGBoost.
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- LLM-Ebene über Ollama-kompatible Modelle oder OpenAI-kompatible LiteLLM-Proxy-Anbindung lokal.
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- Semantik über Sentence-Transformers oder lokale Embeddings.
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## Konsequenzen
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- Lokal-first-Betrieb bleibt machbar.
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- Modellwechsel ist durch Schnittstellen-Abstraktion möglich.
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- GPU-Einsatz ist optional und bleibt trennbar.
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