ON-PREMISE · OFFLINE-LLM
Offline-LLM: leistungsfähige KI, die Ihr Netz nie verlässt
Cloud-KI ist für viele Unternehmen keine Option – aus Datenschutz, Geheimhaltung oder Branchenvorgaben. iiterate Technologies setzt offene Sprachmodelle lokal auf Ihrer Hardware oder in Ihrer privaten Cloud auf, sodass sensible Daten Ihre Umgebung nie verlassen.
VERTRAUT VON TEAMS, DIE KI ERNST NEHMEN
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Cloud nötig
100% lokal
auf Ihrer Hardware
DSGVO
durch Architektur
Modelloffen
kein Vendor-Lock-in
Warum lokale Modelle heute praxistauglich sind
Offene Modelle wie Qwen, Mistral oder Llama erreichen inzwischen ein Niveau, das für die meisten Unternehmensaufgaben ausreicht. Damit wird souveräne KI ohne externe Anbieter realistisch.
Wir wählen das Modell passend zu Aufgabe, Hardware und Budget – nicht nach Hype – und betreiben es effizient quantisiert auf vorhandener oder moderater neuer Infrastruktur.
Datenschutz als Architektur, nicht als Versprechen
Wenn KI vollständig im eigenen Netz läuft, verschiebt sich das Gespräch von Rechtfertigung zu Möglichkeit. DSGVO und EU AI Act erfüllen Sie dann durch Aufbau, nicht durch Haftungsausschlüsse.
Wir dokumentieren Datenflüsse, Modelle und Zugriffe sauber, damit Compliance prüfbar bleibt und Vertrauen entsteht.
Was wir liefern
Auswahl und Benchmarking offener Modelle, lokale Inferenz-Infrastruktur, Anbindung an RAG und interne Systeme sowie Betrieb und Wartung.
Auf Wunsch verbinden wir lokale Modelle mit selektiver Cloud-Nutzung dort, wo es unkritisch ist – ein pragmatischer Hybrid statt Dogma.
On-Premise oder Cloud: die Entscheidungskriterien
Nicht jedes Unternehmen braucht ein lokales Modell. On-Premise lohnt sich, wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen, wenn Latenz und Verfügbarkeit planbar sein müssen oder wenn laufende Cloud-Kosten bei hohem Volumen aus dem Ruder laufen. Cloud-KI bleibt sinnvoll für schwankende Last, schnelle Experimente und Anwendungsfälle ohne sensible Daten.
Wir treffen diese Entscheidung mit Ihnen anhand von vier Fragen: Wie sensibel sind die Daten? Wie planbar ist die Last? Wie streng sind Ihre Compliance-Vorgaben? Und wie hoch ist das erwartete Anfragevolumen? Aus den Antworten ergibt sich die Architektur, nicht eine Produktpräferenz.
DSGVO-konformer KI-Betrieb: die 12-Punkte-Checkliste
Souveränität entsteht nicht durch ein Versprechen, sondern durch nachweisbare technische und organisatorische Maßnahmen. Diese zwölf Punkte arbeiten wir bei jedem On-Premise-Projekt ab:
Datenresidenz: Modell und Daten liegen ausschließlich in Ihrer Infrastruktur oder in einem EU-Rechenzentrum Ihrer Wahl.
Keine Datenabflüsse: Eingaben werden nicht an Dritte gesendet und nicht zum Training fremder Modelle verwendet.
Zugriffskontrolle: rollenbasierte Rechte, damit nur berechtigte Nutzer auf Modell und Wissensbasis zugreifen.
Protokollierung: nachvollziehbare Logs über Anfragen und Antworten für Audits.
Verschlüsselung: Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung verschlüsselt.
Datensparsamkeit: nur die für den Anwendungsfall nötigen Dokumente werden indexiert.
Löschkonzept: definierte Aufbewahrungs- und Löschfristen für Eingaben und Embeddings.
Auftragsverarbeitung: klare Verträge (AVV) und dokumentierte Verantwortlichkeiten.
EU AI Act: Einordnung des Anwendungsfalls in die Risikoklassen und die passenden Pflichten.
Menschliche Kontrolle: kritische Entscheidungen bleiben beim Menschen, das Modell unterstützt.
Quellenbelege: Antworten verweisen nachprüfbar auf die zugrunde liegenden Dokumente.
Betriebssicherheit: Updates, Monitoring und ein Notfallkonzept für den produktiven Betrieb.
Welche Modelle wir einsetzen
Wir setzen auf offene, kommerziell nutzbare Modelle wie Qwen, Mistral und Llama, die lokal laufen und keine Bindung an einen Cloud-Anbieter erzwingen. Die Modellgröße richtet sich nach Aufgabe und Hardware: kompakte Modelle für Klassifikation und Extraktion, größere für anspruchsvolle Dialoge und Zusammenfassungen.
Entscheidend ist nicht das größte Modell, sondern das passende. Wir testen Kandidaten an Ihren echten Daten und wählen die kleinste Variante, die Ihre Qualitätsanforderung erfüllt. Das senkt Hardwarebedarf und Betriebskosten.
Hardware und Infrastruktur
Ein produktives Offline-LLM braucht keinen Großrechner. Für viele Mittelstandsfälle genügt ein Server mit einer modernen GPU. Wir dimensionieren die Hardware nach Modellgröße, Nutzerzahl und Antwortzeit und betreiben die Lösung wahlweise on-premise, in Ihrem Rechenzentrum oder in einer EU-Private-Cloud.
Auf Wunsch übernehmen wir Aufbau, Integration in Ihre Systeme und den laufenden Betrieb. Sie behalten die volle Kontrolle über Modell, Daten und Infrastruktur.
Das gesamte Leistungsspektrum
Von der einzelnen KI-Funktion bis zur fertigen Anwendung – on-premise, in der Cloud oder hybrid.
01
RAG-Implementierung
Durchsuchbares Unternehmenswissen mit belegbaren Antworten.
02
On-Premise & Offline-LLM
Leistungsfähige lokale Sprachmodelle, die Ihr Netz nie verlassen.
03
KI-Wissensmanagement
Assistenten und Chatbots auf Basis Ihrer eigenen Dokumente.
04
Automatisierung
Maßgeschneiderte Automatisierungen für wiederkehrende Prozesse.
05
Cloud-KI & Deployment
Cloud-basierte KI-Lösungen und zuverlässige Deployments.
06
App- & Softwareentwicklung
Full-Stack-App- und Softwareentwicklung samt Fine-Tuning.
So arbeiten wir
Transparent, iterativ und in Ihrem Tempo – vom ersten Gespräch bis zum Betrieb.
01
Potenzialanalyse
Wir identifizieren, wo KI in Ihrem Unternehmen echten, messbaren Wert schafft.
02
Prototyp
Ein schlanker Prototyp an Ihren echten Daten zeigt den Nutzen in Wochen.
03
Produktiver Betrieb
Wir bringen die Lösung sicher in Ihre Infrastruktur – on-premise oder hybrid.
Was unsere Kunden sagen
Partnerschaften, die auf Vertrauen und messbaren Ergebnissen beruhen.
Häufige Fragen
Welche Hardware braucht ein Offline-LLM?
Das hängt von Modellgröße und Last ab. Viele Anwendungsfälle laufen bereits auf einer einzelnen leistungsfähigen GPU. Wir dimensionieren die Hardware nach Ihrem konkreten Bedarf, nicht nach Maximalannahmen.
Sind offene Modelle gut genug für den Geschäftseinsatz?
Für Wissensabfragen, Textarbeit, Klassifikation und viele Assistenzaufgaben ja. Wir benchmarken Kandidaten an Ihren echten Aufgaben, bevor wir uns festlegen.
Können wir später das Modell wechseln?
Ja. Wir bauen die Lösung modular, sodass das Sprachmodell austauschbar bleibt und Sie nicht an einen Anbieter gebunden sind.
Was kostet ein On-Premise-LLM im Vergleich zur Cloud?
Die Cloud verursacht laufende Kosten pro Anfrage, die bei hohem Volumen schnell steigen. On-Premise bedeutet eine einmalige Investition in Hardware plus Betrieb. Ab einem gewissen Nutzungsvolumen ist die lokale Lösung günstiger und planbarer. Wir rechnen das vor der Entscheidung gemeinsam durch.
Ist ein Offline-LLM wirklich DSGVO-konform?
Ja, wenn Daten und Modell Ihre Infrastruktur nicht verlassen und die organisatorischen Maßnahmen stimmen. Genau dafür arbeiten wir die 12-Punkte-Checkliste ab und ordnen den Anwendungsfall in den EU AI Act ein.
Wie schnell ist ein Offline-LLM einsatzbereit?
Ein erster nutzbarer Prototyp an Ihren Daten entsteht in wenigen Wochen. Der produktive Betrieb folgt nach Test und Integration, abhängig von Datenlage und IT-Umgebung.
Souveräne KI, ganz ohne Cloud-Zwang.
Vereinbaren Sie ein unverbindliches Erstgespräch – wir zeigen Ihnen den ersten Anwendungsfall, der sich rechnet.
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