Warum Portable Computer verwenden
- Sensible Arbeit auf dem Gerät halten. Dateien, Anfragen und Agenten- Aktivität bleiben auf deinem Rechner, sofern du nicht zustimmst, etwas in die Cloud zu senden.
- Lange oder wiederkehrende Arbeit ohne Credits-Verbrauch ausführen. Arbeit, die vom lokalen Modell erledigt wird, verbraucht keine Computer- Credits, was langlaufende und geplante Workflows praktikabel macht.
- Arbeit auf deiner eigenen Hardware planen. Wiederkehrende Jobs wie ein täglicher Pull-Request-Review oder eine wöchentliche Zusammenfassung lokaler Dateien laufen nach einem von dir festgelegten Zeitplan auf dem Gerät.
- Die Cloud nur dann einbinden, wenn du sie brauchst. Wenn eine Aufgabe aktuelle Informationen oder erweitertes Reasoning benötigt, fragt Portable Computer nach Erlaubnis, bevor dieser Schritt weitergeleitet wird.
- Tools verwenden, die auf deinem Rechner laufen. Lokale MCP-Server ermöglichen es Portable Computer, Tools zu steuern, die auf deinem Gerät installiert sind – was Cloud Computer nicht tut.
Portable Computer und Personal Computer
Das sind zwei verschiedene Funktionen, und beide können gleichzeitig aktiv sein.
Tabelle 1 – Wie sich Portable Computer von Personal Computer unterscheidet.
Unter Windows ist Personal Computer die App, die du installierst; Portable
Computer ist die lokale Inferenz, die du dann darin aktivierst. Du kannst
Personal Computer ohne Portable Computer verwenden, und der lokale Dateizugriff
funktioniert in beiden Fällen.
Was auf deinem Gerät läuft
Portable Computer ist kein Thin Client. Folgendes läuft lokal:- Das lokale Modell, das als Orchestrator fungiert
- Der Planner und Tool-Router
- Der Scheduler und die dauerhafte Task-Queue
- Der lokale Suchindex über deine Dateien und deinen Code
- Die Sandbox, die die Ausführung von Code und Tools isoliert
Lokale Modelle
Tabelle 2 – Lokale Modelle und die Hardware, auf der sie laufen.
Es läuft immer nur ein lokales Modell gleichzeitig.
Was du brauchst
Tabelle 3 – Anforderungen für die Nutzung von Portable Computer.
Die Anforderung von 24 GB VRAM gilt für die RTX-GPU-Option. DGX Spark erfüllt
sie von sich aus. Wenn deine GPU weniger meldet, werden On-device-Modelle und
ihre Download-Steuerungen ausgeblendet und die Seite Local Inference zeigt
stattdessen einen Hinweis an.
Wenn eine Organisation dein Konto verwaltet, muss ein Administrator lokale
Inferenz möglicherweise erlauben, bevor du Portable Computer nutzen kannst.
Speicherplatz
Tabelle 4 – Ungefähre Downloadgröße nach Plattform und Modell.
Plane zusätzlich zum Download etwas Puffer ein. Dateien werden nach dem
Herunterladen entpackt, und Modell-Updates benötigen die Größe des neuen Modells
plus etwa 5 GB an Puffer.
Portable Computer einrichten
Unter Windows gibt es kein separates Installationsprogramm, denn die lokale Inferenz ist in der App enthalten, die du bereits hast. Das Herunterladen eines Modells richtet sie ein, und die Auswahl dieses Modells im Composer wechselt eine Aufgabe in den lokalen Ausführungsmodus.Portable Computer unter Windows einrichten
1
Installiere die Perplexity-App für Windows aus dem Microsoft Store oder von
der Perplexity-Download-Seite und melde dich an. Ausführliche Schritte
findest du unter Erste Schritte mit den
Desktop-Apps.
2
Öffne oben links das Menu und wähle dann Settings.
3
Wähle Local Inference.
4
Wähle unter On-device models die Download-Schaltfläche neben PPLX
27B. Die App lädt das Modell herunter und installiert die lokale Inferenz-
Engine.
5
Wenn die Einrichtung abgeschlossen ist, öffne das Modellmenü im Composer und
wähle PPLX 27B unter Local.
Vor der Einrichtung zeigt der Bereich Local des Modellmenüs Set up
anstelle eines Modells an.
Unter Windows ist der lokale Dateizugriff eine von der lokalen Inferenz
getrennte Einstellung. Damit Portable Computer mit Dateien auf deinem Gerät
arbeiten kann, aktiviere Local file system access und schalte Desktop
tools unter Settings → Permissions ein. Die vollständigen Schritte
findest du unter Erste Schritte mit den
Desktop-Apps.
Portable Computer auf DGX Spark oder Linux einrichten
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Füge das Perplexity-Paket-Repository hinzu und installiere das Paket:
2
Öffne Perplexity und melde dich an.
3
Öffne das Menu, wähle Settings und dann Local Inference.
4
Wähle unter On-device models die Download-Schaltfläche neben PPLX 27B
oder Qwen 27B.
5
Wenn die Einrichtung abgeschlossen ist, öffne das Modellmenü im Composer und
wähle dein Modell unter Local.
Ubuntu und DGX OS sind die offiziell unterstützten Linux-Distributionen.
So bestätigst du, dass Portable Computer lokal läuft
- Prüfe, dass unter Local im Modellmenü ein lokales Modell ausgewählt ist. Solange das der Fall ist, laufen Aufgaben auf dem Gerät.
- Achte auf die Bestätigungsabfrage. Wenn ein Schritt die Cloud benötigt, fragt Portable Computer, bevor etwas von deinem Gerät gesendet wird.
Zwischen lokal und Cloud wechseln
- Um eine Aufgabe lokal auszuführen, wähle vor dem Start dein lokales Modell unter Local im Modellmenü.
- Um eine Aufgabe in der Cloud auszuführen, wähle stattdessen ein Cloud-Modell.
- Um einen einzelnen Cloud-Schritt innerhalb einer lokalen Aufgabe zu erlauben, bestätige die Abfrage, wenn Portable Computer sie stellt.
Eskalation in die Cloud
Das lokale Modell kennt nur, was sich auf deinem Rechner befindet. Wenn eine Aufgabe mehr benötigt, kann Portable Computer einen einzelnen Schritt eskalieren:- Perplexity Search, umfassende Recherche und Vertiefte Recherche liefern zitierte Ergebnisse aus dem Web in dieselbe Aufgabe zurück.
- Frontier-Modelle übernehmen erweitertes Reasoning, mit einer Auswahl von 15+ Modellen.
- Verbundene Apps und Browser-Nutzung laufen über die Cloud, wenn ein Schritt sie erfordert.
Portable Computer fragt vor dem Senden von Inhalten von deinem Gerät in die
Cloud um Erlaubnis. Ein von dir bestätigter Schritt läuft in der Cloud und
verbraucht Computer-Credits zum Standardtarif.
Arbeiten mit Apps und lokalen Tools
Portable Computer arbeitet über den lokalen Orchestrator mit verbundenen Apps zusammen, darunter Microsoft Outlook, OneDrive und Word sowie Google Drive, Gmail, Slack und GitHub. Es unterstützt außerdem MCP-Server, die auf deinem eigenen Rechner laufen, sodass es lokale Tools steuern kann. Diese laufen auf deinem Gerät und werden nur im lokalen Modus verwendet. Cloud Computer verwendet separat verwaltete Cloud-Konnektoren und nutzt keine Server, die unter Settings → MCP servers konfiguriert sind.Einen lokalen MCP-Server hinzufügen
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Richte ein lokales Modell ein und wähle es unter Local im Modellmenü aus.
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Öffne das Menu, wähle Settings und dann MCP servers.
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Wähle Add server.
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Wähle Local (stdio).
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Gib einen Name und den absoluten Pfad zum Command an. Verwende
Browse, um ihn zu finden.
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Füge Arguments eine pro Zeile hinzu sowie ein Working directory oder
Environment variables, wenn der Server sie benötigt.
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Wähle Test, um die Verbindung zu prüfen, und dann Add.
Der Command muss ein absoluter Pfad sein. Portable Computer durchsucht
deinen
PATH nicht.Geplante Aufgaben
Du kannst wiederkehrende Arbeit so einplanen, dass sie auf dem Gerät läuft. Eine geplante Aufgabe nutzt den lokalen Scheduler und die dauerhafte Task-Queue, sodass sie weiterhin auf deiner Hardware statt in einer Cloud-Sandbox ausgeführt wird.Steuerungen und Grenzen
- Lokale Arbeit verbraucht keine Credits. Schritte, die du für die Cloud- Eskalation bestätigst, werden wie andere Cloud-Computer-Arbeit abgerechnet.
- Nichts verlässt das Gerät ohne Bestätigung. Du wirst jedes Mal gefragt, wenn eine Aufgabe Inhalte an einen Cloud-Dienst senden muss.
- Code und Tools laufen in einer Sandbox. Die Ausführung ist isoliert, mit kontrolliertem Zugriff auf deine Dateien und verbundenen Apps.
- Ein lokales Modell zur Zeit. Ein Modellwechsel bedeutet, ein anderes zu laden – nicht, beide gleichzeitig auszuführen.
- Brain ist eine Cloud-Funktion. Brain und gespeicherter Memory sind im lokalen Modus nicht verfügbar.
- Das lokale Modell ist kleiner als ein Frontier-Modell. Für erweitertes Reasoning eskaliere den Schritt.
Falls die Einrichtung nicht abgeschlossen wird
Tabelle 5 – Einrichtungssymptome mit wahrscheinlichster Ursache und Behebung.