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  LOKALE LLMS · ON-PREMISE

Lokale KI für sensible Daten.

Lokale Open-Weight-Modelle verarbeiten sensible Daten auf Ihrer Hardware. Für ausdrücklich freigegebene Aufgaben ohne sensible Daten können Sie kommerzielle Frontier-Modelle über sichere Schnittstellen zuschalten. Zugriffsregeln halten sensible Daten lokal und steuern, welche externen Schnittstellen genutzt werden dürfen.

01 Prinzip

Sensible Daten bleiben im Haus.

Zugriffsregeln legen fest, welche Anfragen externe Modelle nutzen dürfen.

Lokale Inferenz

Bei lokaler Inferenz verarbeitet Ihre eigene Hardware Prompts und Dokumente innerhalb Ihres Netzes.

Datensouveränität

Lokale Modelle verarbeiten sensible Daten, ohne sie an Dritte zu übertragen. Zugriffsregeln halten sensible Inhalte von externen APIs fern.

Hybrid, wenn sinnvoll

Ausdrücklich freigegebene Aufgaben ohne sensible Daten können Sie an eine externe API leiten.

Offene Gewichte

Wir setzen prüfbare, austauschbare Open-Weight-Modelle ein. Die Plattform bleibt unabhängig von einem einzelnen Anbieter.

02 Plattform

Was zur Inferenz gehört.

Eine nutzbare KI-Plattform braucht neben der Inferenz ein Gateway, Wissensanbindung, Zugriffskontrolle und Betrieb. Wir bauen diese Komponenten als zusammenhängenden Stack.

Lokale Inferenz

Wir stellen Open-Weight-Modelle unterschiedlicher Größe effizient auf GPUs bereit.

Modell-Gateway

Ein zentrales Gateway übernimmt Routing, Kontingente, Schlüsselverwaltung und Kostenübersicht für alle Modelle.

Embeddings & Vektorsuche

Wir machen Ihre Inhalte mit lokaler semantischer Suche schnell durchsuchbar.

RAG & Wissensanbindung

Die Antworten beruhen auf Ihren Dokumenten und enthalten Quellenangaben.

Chat-Oberfläche

Ihr Team greift über eine selbst gehostete Oberfläche auf die Modelle zu. Oberfläche und Daten bleiben unter Ihrer Kontrolle.

SSO & Zugriffskontrolle

Nutzer melden sich über Ihr Identitätssystem an. Sie vergeben Rollen und Rechte pro Team und Anwendungsfall.

Observability & Kosten

Wir erfassen Auslastung, Latenz und Verbrauch, damit Sie Kapazität und Kosten planen können.

Workflow-Automatisierung

Wir binden Modelle als Bausteine in automatisierte Abläufe und Ihre bestehenden Systeme ein.

03 Leistung

Plattformaufbau und Betrieb.

Wir bauen die Plattform als versionierten Code auf und begleiten sie im laufenden Betrieb. Auf Wunsch übergeben wir sie sauber an Ihr Team.

  1. /01

    Bedarf & Sizing

    Wir bestimmen passende Hardware- und Modellgrößen anhand Ihrer Anwendungsfälle und Datenschutzanforderungen.

  2. /02

    Plattform-Deployment

    Wir deployen den gesamten Stack als Infrastructure as Code, sodass er jederzeit reproduzierbar ist.

  3. /03

    Modellauswahl & Tuning

    Wir wählen Modelle für Ihre Aufgaben aus und wägen Qualität gegen Ressourcenbedarf ab.

  4. /04

    Wissensanbindung

    Wir indexieren Ihre Dokumente und Datenquellen und machen sie über Retrieval nutzbar.

  5. /05

    Zugriff & SSO

    Wir binden die Plattform an Ihr Identitätssystem an, richten Rollen ein und sichern die Endpunkte ab.

  6. /06

    Betrieb & Monitoring

    Wir übernehmen Updates, Skalierung, Backups und Beobachtbarkeit. Alternativ schulen wir Ihr Team für den Eigenbetrieb.

On-premise

Sensible Daten bleiben auf Ihrer Hardware; lokale Aufgaben werden dort ausgeführt.

Offene Gewichte

Sie können Modelle austauschen, ohne sich an einen Anbieter zu binden.

Hybrid optional

Anfragen an externe Modelle laufen über das Gateway und unterliegen denselben Zugriffsregeln.

Beobachtbar

Verbrauch und Kosten bleiben sichtbar, sodass sich die monatlichen Ausgaben besser abschätzen lassen.

04 / Anfrage Direkt

Lokale KI auf Ihrer Infrastruktur.

Schildern Sie kurz Ihren Anwendungsfall. Wir schlagen Hardware, Modelle und Plattform-Aufbau vor.