Lokale KI: Sprachmodelle auf Ihren eigenen Servern
Nicht jede Information soll an einen Cloud-Anbieter gehen: Personalakten, Konstruktionsdaten, Mandantenunterlagen oder Gesundheitsdaten bleiben besser im eigenen Netz. Offene Modelle wie Llama und Mistral für Text und Whisper für Sprache lassen sich auf eigener Hardware betreiben. Sortia Labs plant, installiert und betreibt solche lokalen KI-Systeme für Unternehmen in München und deutschlandweit.
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Was wir für Ihre lokale KI aufbauen
Passende Hardware
Welche Modellgröße Ihre Aufgaben brauchen, bestimmt Grafikkarte, Speicher und damit die Kosten. Wir rechnen das vorab mit Ihren Beispielen durch, damit Sie weder zu klein noch unnötig groß kaufen.
Modelle im eigenen Rechenzentrum
Installation und Betrieb offener Modelle wie Llama und Mistral für Text und Whisper für Sprache, in Docker-Containern auf Ihrem Server oder in einer privaten Cloud, mit einer Schnittstelle im Stil der OpenAI-API.
Eigene Dokumente durchsuchbar
Ein lokaler Chatbot mit RAG beantwortet Fragen aus Ihren Unterlagen, die Vektordatenbank (pgvector oder Qdrant) liegt auf demselben Server. Dokumente, Fragen und Antworten bleiben dabei auf Ihrer eigenen Hardware.
Hybride Lösungen
Vertrauliches verarbeitet das lokale Modell, allgemeine Aufgaben ein Cloud-Modell mit Rechenzentrum in der EU. Eine Zwischenschicht entscheidet nach festen Regeln, welche Anfrage wohin geht, und protokolliert die Entscheidung.
Betrieb und Updates
Überwachung von Auslastung und Antwortzeiten, Updates auf neue Modellversionen nach einem Test mit Ihren Beispielen, Protokoll der Zugriffe. Auf Wunsch schulen wir Ihr IT-Team, damit es den Betrieb selbst übernehmen kann.
Der Weg zur eigenen KI
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Aufgaben und Daten
Wir klären, welche Aufgaben die KI übernehmen soll und welche Daten dabei das Haus nicht verlassen dürfen. Daraus ergibt sich, ob ein lokales Modell nötig ist oder eine EU-Cloud genügt.
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Modelltest
Mehrere offene Modelle treten mit Ihren echten Beispielen gegeneinander an. Sie sehen, welche Qualität ein Modell in welcher Größe liefert, bevor Hardware gekauft wird.
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Aufbau und Anbindung
Server, Container, Schnittstelle, Zugriffsrechte und die Anbindung an Ihre Anwendungen. Auf Wunsch auch auf vorhandener Hardware oder in Ihrem bestehenden Kubernetes-Cluster.
Software, die wir selbst bauen und betreiben.
Fragen zu Lokale KI
Sind lokale Modelle so gut wie GPT oder Claude?
Für klar umrissene Aufgaben wie Klassifizieren, Auslesen, Zusammenfassen oder Suchen in eigenen Dokumenten reichen offene Modelle häufig aus. Bei sehr komplexen Aufgaben liegen die großen Cloud-Modelle oft vorn. Deshalb testen wir mit Ihren Beispielen und kombinieren bei Bedarf beides.
Welche Hardware brauchen wir für ein lokales Sprachmodell?
Das hängt von Modellgröße, Zahl der Nutzer und gewünschter Antwortzeit ab. Kleinere Modelle laufen auf einem Server mit einer aktuellen Grafikkarte, größere brauchen mehr Grafikspeicher oder mehrere Karten. Nach dem Modelltest erhalten Sie eine konkrete Empfehlung, die zu Ihrer Last passt.
Ist lokale KI automatisch datenschutzfreundlicher?
Sie nimmt einen großen Punkt von der Liste: Es gibt keinen externen KI-Anbieter, an den Daten übertragen werden. Zugriffsrechte, Protokollierung, Löschfristen und die Absicherung des Servers bleiben trotzdem Aufgaben, die wir mit Ihnen festlegen und umsetzen, mit Blick auf die DSGVO.
Können wir mit der Cloud anfangen und später lokal werden?
Ja, wenn die Anwendung von Anfang an mit einer Zwischenschicht gebaut ist; dann lässt sich das Modell austauschen, ohne die Anwendung neu zu schreiben. Ein sinnvoller Weg kann sein, den Prototyp mit einem Cloud-Modell in der EU zu bauen und vertrauliche Teile später auf eigene Hardware umzuziehen.
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Welche Daten sollen bei Ihnen im Haus bleiben?
Erzählen Sie uns, welche Aufgaben die KI übernehmen soll und was vertraulich ist. Wir sagen Ihnen, ob ein lokales Modell, eine EU-Cloud oder eine Mischung passt.