Private KI
Deine Daten verlassen das Unternehmen nicht. Die künstliche Intelligenz schon.
Viele Unternehmen bremsen bei KI aus einem konkreten Grund: Sensible Daten können nicht auf Cloud-Infrastrukturen von Drittanbietern laufen. Klinische Daten, vertrauliche Dokumentation, Finanzinformationen, geistiges Eigentum — sie externen Diensten anzuvertrauen ist ein rechtliches, wettbewerbsbezogenes und rufschädigendes Risiko.
Die Lösung ist nicht, auf KI zu verzichten. Es geht darum, KI in dein Perimeter zu bringen. Wir entwerfen und stellen KI-Systeme vollständig On-Premise oder auf dedizierter privater Infrastruktur bereit.
Probleme, die wir lösen
Blockiertes Wissen, kritische Abhängigkeiten und Ineffizienzen, die das Wachstum bremsen
Sensible Daten, die das Unternehmensperimeter nicht verlassen dürfen
In bestimmten Sektoren ist das Senden von Daten an eine externe API schlicht keine Option. Punkt.
Abhängigkeit von Cloud-Anbietern
Sich auf externe Dienste zu verlassen bedeutet, ihre Kosten, Einschränkungen, Bedingungen und einseitigen Änderungen zu akzeptieren.
Generische Modelle, die deine Domäne nicht kennen
Ein allgemeines LLM antwortet gut auf alles und ausgezeichnet auf nichts Spezifisches.
Latenz und Zuverlässigkeit
Von einem Cloud-Dienst in der Produktion abhängig zu sein bedeutet, von seiner Verfügbarkeit abhängig zu sein.
Anwendungsfälle
Echte Projekte, messbare Ergebnisse
Für einen Kunden mit strengen Datenschutzanforderungen haben wir ein vollständig On-Premise-KI-Syst…
Privates Deployment auf dedizierter Hardware — NVIDIA A100
Für einen Kunden mit strengen Datenschutzanforderungen haben wir ein vollständig On-Premise-KI-System auf NVIDIA A100 GPU entworfen und bereitgestellt.
Wir entwickelten Fine-Tuning-Pipelines für LLM und VLLM, kalibriert auf technische Dokumentation, U…
Fine-Tuning von LLM und VLLM auf proprietären Daten
Wir entwickelten Fine-Tuning-Pipelines für LLM und VLLM, kalibriert auf technische Dokumentation, Unternehmensdaten und Spezialdomänen.
Vollständig On-Premise-Pipelines zur Erfassung, Vorverarbeitung und Indizierung: alles bleibt in de…
Private Datenverwaltung für KI-Systeme
Vollständig On-Premise-Pipelines zur Erfassung, Vorverarbeitung und Indizierung: alles bleibt in der Infrastruktur des Kunden.
Technologie-Ecke
Die Architektur und Technologien, die den Unterschied machen
Unsere Projekte stützen sich nicht auf vorgefertigte Lösungen. Jedes System wird auf der richtigen Architektur für das spezifische Problem aufgebaut — und die Technologiewahl macht den Unterschied zwischen einem Tool, das in der Demo funktioniert, und einem, das in der Produktion standhält.
On-Premise-Deployment und dedizierte Infrastruktur
- ✓ Deployment auf dedizierter GPU-HardwareNVIDIA A100 und äquivalente Architekturen
- ✓ Infrastrukturoptimierungfür KI-Workloads in der Produktion
- ✓ Hybride On-Premise-/Private-Cloud-Architekturenum Kontrolle und Skalierbarkeit auszubalancieren
Modell-Fine-Tuning und -Anpassung
- ✓ LLM-Fine-Tuningauf proprietären Daten und Dokumentation
- ✓ VLLM-Fine-Tuningfür Domänen mit kombinierten visuellen und textuellen Inhalten
- ✓ Parameter-effizientes Fine-TuningLoRA, QLoRA zur Reduzierung der Rechenanforderungen
Private Datenverwaltung
- ✓ On-Premise-Pipeline zur Erfassung und Vorverarbeitung
- ✓ Private Vektorindizespgvector, Weaviate, Qdrant für Retrieval auf interner Dokumentation
- ✓ Zugangskontrolle und Nachverfolgbarkeitder Abfragen
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