Implementeer frontier-grade AI-modellen volledig op uw servers — air-gapped, GDPR-compliant, geen API-rekeningen. Wij ontwerpen, implementeren en beveiligen on-premise AI-infrastructuur voor gereguleerde sectoren die geen cloud API's kunnen gebruiken.
GDPR Artikel 46 en EU AI Act-verplichtingen verbieden het verzenden van persoonsgegevens naar externe partijen buiten de EER
Air-gapped omgevingen (defensie, kritieke infrastructuur) hebben geen connectiviteit met externe API's
Kostenvolatiliteit API: een gebruikspiegel wordt van de ene op de andere dag een factuur van zes cijfers
Leveranciersafhankelijkheid: uw AI-capaciteit is volledig afhankelijk van de prijs- en beschikbaarheidsbeslissingen van een leverancier
Auditvereisten: gereguleerde sectoren hebben volledige logs nodig van elke modelinvoer en -uitvoer — cloud API's bieden dit niet
Zes fasen van infrastructuuraudit tot productieklare soevereine AI-implementatie.
Inventariseer GPU/CPU-resources, netwerktopologie, opslag en beveiligingsvereisten. Bepaal het capaciteitsplafond dat uw hardware ondersteunt.
Stem uw gebruiksscenario-vereisten af op beschikbare hardware. Balanceer capaciteit, latentie en doorvoer — niet alle gebruiksscenario's vereisen 70B modellen.
Implementeer Ollama voor eenvoud, vLLM voor hoge doorvoer of TGI voor Hugging Face ecosysteem-integratie — op basis van uw specifieke vereisten.
Stel OpenAI-compatibele REST API's beschikbaar zodat bestaande tools (LangChain, LlamaIndex, OpenAI SDK) werken zonder codewijzigingen — directe vervanging.
Netwerkilsatie, mTLS, toegangscontroles, prompt injection-mitigaties, auditlogging naar SIEM en regelmatige modelupdateprocedures.
Prometheus/Grafana dashboards voor latentie, doorvoer en foutpercentages. Runbooks voor modelupdates en capaciteitsschaling.
Onze on-premise implementaties volgen een gelaagde architectuur: hardware → inferentieruntime → API gateway → beveiligingslaag → applicatie-integratie. Elke laag is onafhankelijk vervangbaar en auditeerbaar.
U opereert in de bancaire sector, gezondheidszorg, defensie of EU-publieke sector waar dataresidentie niet onderhandelbaar is. U heeft air-gapped omgevingen. Uw cloud AI-kosten overschrijden €10K/maand en groeien. Of juridisch heeft u meegedeeld dat cloud AI-gebruiksscenario's DPA-wijzigingen vereisen die u niet goedgekeurd kunt krijgen.
Minimum: een werkstation met een NVIDIA RTX 3090 (24GB VRAM) draait 7B modellen op 30 tokens/seconde — voldoende voor 10–20 gelijktijdige gebruikers. Productie: 2–4× A100 80GB of H100 verwerkt 70B modellen met hoge doorvoer. Wij bieden een gedetailleerde hardware-maatvoeringshandleiding op basis van uw gelijktijdigheidsvereisten.
Ja. CPU-only inferentie met llama.cpp of Ollama werkt goed voor 7B modellen op 3–8 tokens/seconde. Het is adequaat voor asynchrone gebruiksscenario's (documentverwerking, batchanalyse) maar niet voor realtime chat. AMD ROCm biedt GPU-versnelling op AMD-kaarten.
We stellen een modelupdatepipeline in met goedkeuringsgates — nieuwe modelversies worden gefaseerd, gebenchmarked tegen uw aangepaste evaluaties, en vervolgens gepromoveerd naar productie via hetzelfde runbook als de initiële implementatie. Nul-downtime modelwissels met vLLM.
Ja, by design. Geen data verlaat uw infrastructuur — er zijn geen externe API-aanroepen na implementatie. We documenteren de datastromen voor uw FG en bieden de verwerkingsregisters die vereist zijn onder Artikel 30.
In de meeste gevallen ja. We implementeren OpenAI-compatibele eindpunten — hetzelfde basis-URL-patroon, hetzelfde verzoek/antwoord-formaat. U wijzigt één configuratieregel (de basis-URL) en uw bestaande LangChain, LlamaIndex of directe API-code werkt zonder aanpassing.
Voor veel enterprise-gebruiksscenario's ja. Llama 3.3 70B evenaart of overtreft GPT-4 op instructieopvolging, codering en redeneer-benchmarks. Voor uw specifieke gebruiksscenario voeren we altijd een benchmarkvergelijking uit vóór we een basismodel aanbevelen.
Laten we bespreken hoe deze dienst uw specifieke uitdagingen aanpakt en echte resultaten oplevert.