Deployen Sie Frontier-KI-Modelle vollständig auf Ihren Servern — air-gapped, DSGVO-konform, keine API-Rechnungen. Wir entwerfen, deployen und härten On-Premise-KI-Infrastruktur für regulierte Branchen, die keine Cloud-APIs nutzen können.
DSGVO Artikel 46 und EU-KI-Gesetz-Verpflichtungen verbieten das Senden personenbezogener Daten an Drittparteien außerhalb des EWR
Air-gapped-Umgebungen (Verteidigung, kritische Infrastruktur) haben keine Konnektivität zu externen APIs
API-Kostenunvorhersehbarkeit: Ein Nutzungsspitzenwert wird über Nacht zu einer sechsstelligen Rechnung
Anbieter-Lock-in: Ihre KI-Fähigkeit hängt vollständig von Preisgestaltung und Verfügbarkeitsentscheidungen eines Anbieters ab
Prüfanforderungen: Regulierte Branchen benötigen vollständige Protokolle aller Modelleingaben und -ausgaben — Cloud-APIs bieten das nicht
Sechs Stufen vom Infrastruktur-Audit bis zum produktionsgehärteten Sovereign-KI-Deployment.
GPU/CPU-Ressourcen, Netzwerktopologie, Speicher und Sicherheitsanforderungen inventarisieren. Die Leistungsgrenze definieren, die Ihre Hardware unterstützt.
Ihre Anwendungsfallanforderungen mit verfügbarer Hardware abgleichen. Leistungsfähigkeit, Latenz und Durchsatz ausbalancieren — nicht alle Anwendungsfälle benötigen 70B-Modelle.
Ollama für Einfachheit, vLLM für hohen Durchsatz oder TGI für Hugging Face-Ökosystem-Integration deployen — basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen.
OpenAI-kompatible REST-APIs exponieren, damit vorhandene Tools (LangChain, LlamaIndex, OpenAI SDK) ohne Code-Änderungen funktionieren — Drop-in-Ersatz.
Netzwerkisolierung, mTLS, Zugriffskontrollen, Prompt-Injection-Mitigationen, Audit-Logging an SIEM und regelmäßige Modell-Update-Prozeduren.
Prometheus/Grafana-Dashboards für Latenz, Durchsatz und Fehlerraten. Runbooks für Modell-Updates und Kapazitätsskalierung.
Unsere On-Premise-Deployments folgen einer geschichteten Architektur: Hardware → Inferenz-Runtime → API-Gateway → Sicherheits-Layer → Anwendungsintegration. Jede Schicht ist unabhängig austauschbar und prüfbar.
Sie im Banken-, Gesundheits-, Verteidigungs- oder EU-öffentlichen Sektor tätig sind, wo Datenresidenz nicht verhandelbar ist. Sie air-gapped-Umgebungen betreiben. Ihre Cloud-KI-Kosten €10.000/Monat übersteigen und wachsen. Oder Sie von der Rechtsabteilung erfahren haben, dass Cloud-KI-Anwendungsfälle DPA-Änderungen erfordern, die Sie nicht genehmigt bekommen.
Minimum: Eine Workstation mit einer NVIDIA RTX 3090 (24 GB VRAM) betreibt 7B-Modelle mit 30 Tokens/Sekunde — ausreichend für 10–20 gleichzeitige Nutzer. Produktion: 2–4× A100 80 GB oder H100 verarbeitet 70B-Modelle mit hohem Durchsatz. Wir liefern einen detaillierten Hardware-Dimensionierungsleitfaden basierend auf Ihren Parallelitätsanforderungen.
Ja. CPU-only-Inferenz mit llama.cpp oder Ollama funktioniert gut für 7B-Modelle mit 3–8 Tokens/Sekunde. Das ist ausreichend für asynchrone Anwendungsfälle (Dokumentenverarbeitung, Batch-Analyse), aber nicht für Echtzeit-Chat. AMD ROCm bietet GPU-Beschleunigung auf AMD-Karten.
Wir richten eine Modell-Update-Pipeline mit Genehmigungsgates ein — neue Modellversionen werden gestaged, gegen Ihre benutzerdefinierten Evaluierungen gebenchmarkt und dann über dasselbe Runbook wie beim initialen Deployment zur Produktion gefördert. Zero-Downtime-Modellwechsel mit vLLM.
Ja, per Design. Keine Daten verlassen Ihre Infrastruktur — es gibt keine externen API-Aufrufe nach dem Deployment. Wir dokumentieren die Datenflüsse für Ihren DSB und liefern die nach Artikel 30 erforderlichen Verarbeitungsverzeichnisse.
In den meisten Fällen ja. Wir deployen OpenAI-kompatible Endpunkte — dasselbe Base-URL-Muster, dasselbe Request/Response-Format. Sie ändern eine Konfigurationszeile (die Base URL), und Ihr vorhandener LangChain-, LlamaIndex- oder Direct-API-Code funktioniert ohne Modifikation.
Für viele Enterprise-Anwendungsfälle ja. Llama 3.3 70B erreicht oder übertrifft GPT-4 bei Instruction-Following-, Coding- und Reasoning-Benchmarks. Für Ihren spezifischen Anwendungsfall führen wir immer einen Benchmark-Vergleich durch, bevor wir ein Basismodell empfehlen.
Lassen Sie uns besprechen, wie dieser Service Ihre spezifischen Herausforderungen adressiert und echte Ergebnisse liefert.