— Private künstliche Intelligenz
Privaten Modellserver sicher bereitstellen
Sie möchten generative künstliche Intelligenz nutzen, ohne sensible Daten an eine öffentliche Plattform abzugeben. Ich plane und implementiere einen privaten Modellserver auf Ihrer eigenen Infrastruktur oder an einem Standort, den Sie kontrollieren.
Von der Auswahl eines passenden offenen Modells bis zu Zugriffsschutz, Messung und Übergabe entsteht ein nachvollziehbarer Betriebsweg. Ihre Daten bleiben auf kundeneigener oder von Ihnen kontrollierter Infrastruktur.
— Mögliche Betriebsmodelle
Mögliche Betriebsmodelle
Auf Ihrer eigenen Infrastruktur
Der Modellserver läuft in Ihrem Rechenzentrum oder an Ihrem Standort. Sie kontrollieren Speicher, Netzwerkzugriff, Protokollierung und Lebenszyklus.
Bei einem von Ihnen gewählten Anbieter
Der Betrieb erfolgt in einer von Ihnen kontrollierten Umgebung in Deutschland oder der Europäischen Union. Konten, Schlüssel und Datenzugriffe bleiben in Ihrer Verantwortung.
Kleiner Pilot vor dem Ausbau
Ein begrenzter Anwendungsfall prüft Modellqualität, Antwortzeit und Ressourcenbedarf, bevor Sie in größere Infrastruktur investieren.
— Vorgehen von der Idee bis zum Betrieb
Vorgehen von der Idee bis zum Betrieb
1. Anforderungen und Datenwege klären
Wir erfassen Nutzer, Datenklassen, gewünschte Aufgaben, Qualitätsziele und Grenzen. Daraus entsteht eine überprüfbare Zielarchitektur.
2. Modell und Infrastruktur testen
Mehrere passende offene Modelle werden mit repräsentativen Aufgaben verglichen. Leistung, Speicherbedarf, Qualität und Betriebskosten werden messbar.
3. Sicher bereitstellen und integrieren
Ich richte den Server mit klaren Zugriffsgrenzen ein und verbinde ihn kontrolliert mit Ihren Dokumenten oder Werkzeugen.
4. Verifizieren und übergeben
Abnahmetests, Betriebsdokumentation, Überwachung und ein Rückfallweg machen die Lösung für Ihr Team wartbar.
— Sicherheit und Kontrolle
Sicherheit und Kontrolle
Daten bleiben unter Ihrer Kontrolle
Eingaben, Dokumente und Ausgaben verlassen die von Ihnen festgelegte Infrastruktur nicht. Externe Verbindungen werden nur bewusst und dokumentiert eingerichtet.
Zugriff nach Aufgabe
Nutzer und Dienste erhalten nur die Rechte, die sie benötigen. Authentifizierung, Netzwerkgrenzen und Protokollierung werden vor der Freigabe geprüft.
Prüfbare Änderungen
Modelle, Konfigurationen und Tests werden versioniert. Aktualisierungen können zuerst in einer getrennten Umgebung geprüft und bei Bedarf zurückgenommen werden.
— Was Sie erhalten
Was Sie erhalten
Eine belastbare Entscheidung
Sie wissen, welches Modell und welche Infrastruktur Ihren Anwendungsfall erfüllen und wo die Grenzen liegen.
Eine lauffähige Bereitstellung
Der Modellserver ist erreichbar, abgesichert und mit den vereinbarten Arbeitsabläufen verbunden.
Messbare Abnahme
Definierte Testfälle prüfen Qualität, Antwortzeit und Fehlerverhalten statt sich auf einzelne Vorführungen zu verlassen.
Dokumentierter Betrieb
Ihr Team erhält nachvollziehbare Anleitungen für Start, Überwachung, Aktualisierung, Sicherung und Rückfall.
— Häufige Fragen
Häufige Fragen
Brauche ich dafür ein eigenes Rechenzentrum?
Welches Modell ist das richtige?
Bleiben unsere Daten wirklich bei uns?
Kann der Modellserver mit internen Dokumenten arbeiten?
Was passiert nach der Bereitstellung?
Ihr privates Modellserver-Projekt besprechen
Beschreiben Sie kurz den Anwendungsfall, die vorhandene Infrastruktur und Ihre Anforderungen an Datenschutz und Betrieb. Ich melde mich mit einer ersten Einschätzung.