Leistung
Betreiben Sie große Sprachmodelle und die zugehörige Retrieval-Infrastruktur innerhalb Ihres eigenen Cloud-Kontos oder Rechenzentrums, mit den Zugriffskontrollen, dem Logging und der Datenresidenz, die Ihr Compliance-Team ohnehin von jedem anderen System verlangt.
Was es ist
Die meisten LLM-Produkte sind um eine öffentliche API herum gebaut: Ihre Daten verlassen Ihr Netzwerk, gehen an einen externen Modellanbieter und kommen mit einer Antwort zurück. Für viele Workloads im Finanzbereich, etwa alles, was Kontodaten, KYC-Dokumente, Kreditunterlagen oder nicht-öffentliche Deal-Informationen betrifft, ist das kein Ausgangspunkt, den Ihr Compliance- oder Sicherheitsteam absegnen wird, egal wie gut das Modell ist. Private KI-Bereitstellung kehrt das um: Das Modell läuft dort, wo Ihre Daten ohnehin schon liegen.
Wir stellen Open-Weight- und lizenzierte Modelle innerhalb Ihrer VPC, Ihres On-Prem-Rechenzentrums oder eines dedizierten Private-Cloud-Mandanten bereit, zusammen mit der Retrieval-Infrastruktur, dem Vector Store und der Orchestrierungsschicht, die das System benötigt. Zugriffskontrolle, Audit-Logging und Netzwerkisolierung folgen denselben Richtlinien wie der Rest Ihrer Infrastruktur, weil das Modell jetzt nur ein weiterer Workload darin ist, kein externer Aufruf. Wir übernehmen zudem den Teil, der in den meisten Private-Deployment-Projekten übersprungen wird: GPU-Kapazitätsplanung, Modellversionierung und eine Monitoring-Schicht, die Ihnen mitteilt, wenn das Modell driftet oder eine Abhängigkeit gepatcht werden muss.
Das ist keine Einheitslösung. Manche Workloads brauchen tatsächlich ein Frontier-Modell, und ein sorgfältig abgegrenzter, protokollierter API-Aufruf ist dann der richtige Kompromiss; andere brauchen nicht mehr als ein kleineres Open-Weight-Modell auf Hardware, die Sie bereits besitzen. Ein Teil des Engagements besteht darin, das eine vom anderen zu unterscheiden, gestützt auf eine Evaluation, die Optionen anhand Ihrer Daten vergleicht, nicht anhand einer Benchmark-Bestenliste.
Was wir bauen
Bereitstellung von Open-Weight-Modellen (Llama, Qwen, Mistral-Klasse und andere) oder lizenzierten Modellen mit privaten Endpunkten, innerhalb Ihres Cloud-Kontos oder physischen Rechenzentrums, ohne dass Daten Ihre Netzwerkgrenze verlassen.
Passgenaue Dimensionierung der Inferenz-Infrastruktur anhand Ihrer erwarteten Last und Latenzziele, damit Sie weder für ungenutzte GPU-Kapazität überzahlen noch bei Quartalsend-Volumen an eine Grenze stoßen.
Ein strukturierter Vergleich infrage kommender Modelle anhand Ihres eigenen Evaluationssets bei Genauigkeit, Latenz und Kosten pro Aufruf, statt anhand einer öffentlichen Benchmark, die Ihre Dokumente oder Ihren Workload möglicherweise nicht widerspiegelt.
Jeder Inferenzaufruf wird mit Prompt, Antwort, Modellversion und anfragender Identität protokolliert und in Ihr bestehendes SIEM- oder Logging-System eingebunden, mit derselben Aufbewahrung und Überprüfung, die Ihre anderen Systeme bereits erhalten.
Bereitstellungsarchitekturen, die auf die Anforderungen Ihrer Jurisdiktion zugeschnitten sind, sei es die EU-Datenresidenz gemäß DSGVO, ein spezifisches nationales On-Prem-Mandat oder ein Kundenvertrag, der festlegt, wo Daten physisch liegen dürfen.
Ein kontrollierter Release-Prozess für Modell-Updates, mit der Möglichkeit, eine Version für einen regulierten Workflow festzulegen (Pinning) und ein Rollback durchzuführen, falls ein Update das Verhalten in einer Weise verändert, die Ihre Validierung erkennt.
Dashboards und Alerting für Latenz, Kosten und Output-Drift, damit ein sich schleichend verschlechterndes Modell von einer Kennzahl erfasst wird, nicht von einer Kundenbeschwerde.
So arbeiten wir
Klärung der Anforderungen an die Datenresidenz, der erwarteten Last, der Latenzziele und der bestehenden Infrastruktur, in die sich die Bereitstellung einfügen muss.
Benchmarking von 2-4 infrage kommenden Modellen anhand Ihres eigenen Evaluationssets für Genauigkeit, Latenz und Kosten, nicht anhand einer generischen Bestenliste.
Aufbau der Hosting-Umgebung, des Vector Store, der Orchestrierungsschicht und der Logging-Pipeline innerhalb Ihrer Netzwerkgrenze.
Einbindung von Zugriffskontrolle und Audit-Logging in Ihren bestehenden Identitäts- und SIEM-Stack sowie eine Durchsprache der Architektur mit Ihrem Sicherheitsteam vor dem Go-live.
Go-live mit eingerichtetem Monitoring sowie Dokumentation und Runbooks, damit Ihr Infrastrukturteam die Bereitstellung ohne uns betreiben und aktualisieren kann.
Was Sie erwarten können
100% innerhalb der Grenze
Der gesamte Inferenz-Traffic bleibt innerhalb Ihrer VPC oder Ihres Rechenzentrums, ohne Modell-API eines Drittanbieters im Anfragepfad.
4‑8 Wochen
typische Zeit vom Kickoff bis zu einem Produktions-Endpunkt, der echten Traffic bedient
2‑4 Modelle
werden anhand Ihrer eigenen Daten bewertet, bevor eines für die Bereitstellung ausgewählt wird
Nein. Manche Workloads rechtfertigen ein Frontier-Modell hinter einem sorgfältig abgegrenzten, protokollierten API-Aufruf mit einer Auftragsverarbeitungsvereinbarung, und wir sagen das auch so, wenn dies tatsächlich der bessere Kompromiss ist. Private Bereitstellung ist für die Workloads gedacht, bei denen diese Grenze für Ihre Compliance-Funktion nicht akzeptabel ist; nach unserer Erfahrung betrifft das die meisten Fälle, die Konto- oder nicht-öffentliche Daten berühren.
Das hängt von Modellgröße und Last ab. Kleinere Open-Weight-Modelle laufen auf einer Handvoll moderner GPUs; Workloads mit höherem Durchsatz benötigen mehr. Ein Teil des Engagements besteht darin, dies passgenau an Ihren tatsächlichen Traffic anzupassen, statt für einen Worst Case zu überprovisionieren, der nie eintritt.
Private Bereitstellung beseitigt die Frage der grenzüberschreitenden Übermittlung, die die DSGVO bei den meisten öffentlichen APIs aufwirft, da Daten Ihre Umgebung nie verlassen. Für Zwecke der EU-KI-Verordnung dokumentieren wir die Risikoklassifizierung des Systems sowie die erforderlichen Kontrollen zur menschlichen Aufsicht und zum Logging, unabhängig davon, ob es sich um einen Hochrisiko-Use-Case wie Credit Scoring oder ein internes Tool mit geringerem Risiko handelt.
Ja. Wir bauen innerhalb der jeweiligen Kontrollumgebung, die Sie bereits betreiben, sei es SOC 2, ISO 27001 oder ein internes Framework, und richten Logging, Zugriffskontrolle und Change Management an diesen bestehenden Kontrollen aus, statt ein paralleles Set einzuführen.
Nichts, bis Sie entscheiden, dass etwas passieren soll. Da Sie die Bereitstellung kontrollieren, liegen Modell-Updates in Ihrer Entscheidung und werden anhand Ihres Evaluationssets validiert, bevor sich für einen Produktions-Workflow etwas ändert.
Weiterführend
Ein 30-minütiges Gespräch, um zu skizzieren, wie eine erste Version für Ihre eigenen Daten und Systeme aussehen würde.
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