Leistungsfähige KI-Modelle auf eingeschränkter Hardware deployen — Fabrikhallen, Fahrzeuge, medizinische Geräte, Einzelhandels-Kioske. Wir wählen, optimieren und deployen SLMs, die tatsächlich in der Produktion auf Edge-Hardware funktionieren.
Fabrikhallen, Fahrzeuge und abgelegene Standorte haben unzuverlässige oder keine Internetkonnektivität
Cloud-KI-Latenz (200–2000ms Round-Trip) ist zu langsam für Echtzeit-physische Steuerungsschleifen
Datensouveränitätsregeln schließen Cloud-Übertragung für sensible Sensordaten in regulierten Branchen aus
Die meisten Teams wissen nicht, welche kleinen Modelle tatsächlich in der Produktion funktionieren vs. nur in Benchmarks
Quantisierung und Laufzeit-Auswahl für Edge-Hardware ist hochspezialisiert — Standardleitfäden decken das nicht ab
Sechs Stufen von der Hardware-Einschränkungs-Abbildung bis zum Produktions-Edge-Deployment mit OTA-Updates.
Hardware-Spezifikationen dokumentieren (RAM, CPU/GPU/NPU, Leistungsbudget), Konnektivitätsprofil, Latenzanforderungen und Betriebsumgebung (Temperatur, Vibration, Staub).
Phi-4-mini, Gemma 3 1B/4B, SmolLM2 und Qwen 2.5 kleine Modelle gegen Ihre Aufgabe auf Ihrer Zielhardware benchmarken — nicht nur Cloud-Benchmarks.
In INT4 GGUF (llama.cpp), INT8 ONNX oder TFLite konvertieren basierend auf der Ziel-Runtime und dem Hardware-Beschleuniger (NVIDIA Jetson, Snapdragon, Apple Neural Engine).
Zwischen llama.cpp (CPU/GPU), ONNX Runtime (plattformübergreifend), ExecuTorch (mobil/eingebettet) oder Transformers.js (Browser/WASM) basierend auf Ihrer Plattform wählen.
Die REST-API, eingebettete C++-Bindings oder das WebAssembly-Modul aufbauen, das sich in Ihre bestehende Edge-Anwendung integriert.
Modell-Versionierung und Push-on-Reconnect-Updates implementieren, damit Edge-Geräte neue Modellversionen ohne manuellen Eingriff erhalten.
Sie Produkte für Fabrikhallen, Fahrzeuge, medizinische Geräte oder IoT-Plattformen entwickeln, bei denen Cloud-Konnektivität nicht verfügbar, zu langsam oder verboten ist. Sie KI wünschen, die vollständig offline auf eingeschränkter Hardware läuft. Sie ein Automobil-OEM, Industriehersteller, Medizingerätehersteller oder IoT-Plattformanbieter sind.
Ein Raspberry Pi 5 (8 GB RAM) kann SmolLM2 1,7B INT4 mit ~3 Tokens/Sekunde via llama.cpp betreiben — ausreichend für Keyword-Extraktion, Klassifizierung und einfaches Q&A. Für Echtzeit-Antworten betreibt ein Jetson Orin NX (16 GB, 1024-Core-GPU) Phi-4-mini 3.8B INT4 mit 20–40 Tokens/Sekunde.
Phi-4-mini 3.8B führt bei Reasoning-Aufgaben (Mathematik, strukturierte Analyse). Gemma 3 4B führt bei Mehrsprachigkeit und allgemeinem Instruction-Following. SmolLM2 1,7B ist am schnellsten auf reiner CPU-Hardware. Qwen 2.5 1,5B ist am stärksten für Chinesisch/Mehrsprachig. Wir benchmarken alle Kandidaten für Ihre spezifische Aufgabe.
Für strukturierte Aufgaben (Klassifizierung, Extraktion, vorlagenbasierte Generierung) erreichen SLMs nach aufgabenspezifischem Fine-Tuning 80–95% der GPT-4-Genauigkeit. Für offenes Reasoning erwarten Sie 60–80%. Wir führen immer einen Benchmark für Ihre spezifische Aufgabe durch, bevor wir uns zu einem Deployment verpflichten.
Ja. Wir implementieren eine OTA-Update-Pipeline, die neue quantisierte Modelldateien auf Edge-Geräte pusht, wenn sie sich reconnecten. Modell-Versionierung, Rollback-Support und gestaffelter Rollout (Canary → 10% → 50% → 100%) sind alle enthalten.
Ja. Wir haben KI-Pipelines für Automobil-Anwendungen mit ONNX Runtime auf Automotive-Grade-Qualcomm-Snapdragon- oder NVIDIA-DRIVE-Hardware entworfen. OBD-II-Integration, CAN-bus-Datenerfassung und AUTOSAR-kompatible Integrationsmuster sind alle im Umfang enthalten.
Lassen Sie uns besprechen, wie dieser Service Ihre spezifischen Herausforderungen adressiert und echte Ergebnisse liefert.