Strategie
Lokale LLMs & On-Prem-KI für sensible Daten
Wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen: produktionsreifes On-Prem-LLM-Setup mit GPU-Sizing, Inference-Stack und Update-Pfad.
Typische Probleme
- •Compliance verbietet US-Cloud-LLMs
- •Latenz und Kosten von API-Modellen sind unkalkulierbar
So lösen wir es
- Modell-Auswahl (Llama 3.x, Mistral, Qwen, DeepSeek)
- GPU-Sizing und Inference-Stack (vLLM, TGI, Ollama)
- Monitoring, Eval-Suite, Update-Pfad
Konkrete Ergebnisse
Volle Datenhoheit
Planbare Kosten
Stack & Tools
Unsere Senior-Profile arbeiten produktionserprobt mit:
Häufige Fragen
Welche Hardware brauchen wir?+
Hängt vom Modell und Concurrent-Users ab. Wir liefern ein klares Sizing — von einer L40S bis zum Multi-H100-Cluster.
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