AI-Infrastruktur & LLMOps

Private AI

Für manche Lasten ist eine gehostete Schnittstelle keine Option, was auch immer im Vertrag steht. Wir setzen Modelle innerhalb Ihrer eigenen Grenze ein: in Ihrer Cloud-Umgebung, Ihrem Rechenzentrum, Ihrem Netz.

Ihre AI-Initiative besprechen Leistungen

Die geschäftliche Herausforderung

Das Hindernis ist selten technisch

Das Hindernis ist meist eine rechtliche, regulatorische oder vertragliche Beschränkung dazu, wo Daten verarbeitet werden dürfen, und keine Zusicherung eines Anbieters löst sie auf. Teams bleiben dann entweder stehen oder gehen mit einer Datenklassifizierung weiter, die das Problem still wegklassifiziert. Beides ist kein gutes Ergebnis, und das zweite taucht später zu einem schlechteren Zeitpunkt wieder auf.

Was wir tun

Das Modell dort betreiben, wo die Daten schon sind

Wir setzen Modelle mit offenen Gewichten in Ihrer Umgebung ein, dimensioniert an der Last statt am größten Verfügbaren, und bauen Bereitstellung, Skalierung und Beobachtbarkeit darum herum. Die Qualität wird an Ihren tatsächlichen Anwendungsfällen gemessen, sodass der Abstand zu einem Spitzenmodell beziffert und nicht vermutet wird. Wo nur ein Teil der Last sensibel ist, entwerfen wir die Trennung so, dass der beschränkte Pfad wirklich isoliert ist.

Private AI

Leistungsumfang

Private Cloud AI
On-Premise AI
Isolated AI Environments
Private LLM Deployment

Typische Anwendungsfälle

Regulierte Daten verarbeiten, wo eine gehostete Schnittstelle vertraglich oder rechtlich nicht zur Verfügung steht.
In einer Umgebung ohne verlässliche Anbindung nach außen arbeiten.
Eine Kundenanforderung erfüllen, dass deren Daten nie einen Modellanbieter Dritter erreichen.
Die Inferenzkosten bei hohem, gleichmäßigem Volumen planbar machen.

Unser Vorgehen

Bewerten

Die Randbedingungen klären: Residenz, Latenz, Kosten und was bereits läuft.
Architektur

Gateway, Routing, Caching und Failover entwerfen, damit die Anbieterwahl umkehrbar bleibt.
Instrumentieren

Observability, Evaluation und Kostenzuordnung einrichten, bevor Traffic anliegt.
Betreiben

Gegen vereinbarte Service Level betreiben, mit zyklischer Kapazitäts- und Kostenprüfung.

Technologie

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sicherheit & Governance

Wo Daten verarbeitet werden dürfen, ist Konfiguration statt Annahme: Modelle können in Ihrer Cloud-Tenancy oder auf eigener Hardware laufen, wo Residenz oder Isolation dies verlangen. Traffic über das Gateway wird authentifiziert, einem Team zugeordnet und protokolliert.

Independently audited against

Zusammenarbeitsmodelle

AI-Projekt

Wir übernehmen Verantwortung für Konzeption und Umsetzung einer definierten AI-Lösung.

Dediziertes AI-Team

Langfristige, dedizierte Engineering-Kapazität, zugeschnitten auf Ihren Stack und Ihr Liefermodell.

Managed AI

Wir betreiben, überwachen und verbessern produktive AI-Systeme kontinuierlich.

Warum TeamExtension.ai

Wir beziffern, worauf Sie verzichten

Selbst betriebene Modelle liegen beim schwierigen Schließen hinter Spitzenmodellen, und das Gegenteil zu behaupten legt ein Projekt auf Enttäuschung an. Wir messen den Abstand an Ihren Anwendungsfällen, damit die Entscheidung mit einer Zahl statt mit einer Vorliebe getroffen wird.

Ausgewählte Kunden

Häufige Fragen

Wie viel Leistungsfähigkeit verlieren wir?

Das hängt ganz von der Aufgabe ab. Bei Extraktion, Klassifizierung und belegter Fragebeantwortung oft sehr wenig. Bei komplexem mehrstufigem Schließen mehr. Wir messen es an Ihren Fällen, statt Benchmarks zu zitieren.

Welche Hardware wird gebraucht?

Weniger als gemeinhin angenommen. Viele Unternehmenslasten laufen bequem auf einer einzigen modernen GPU je Instanz, weil die Beschränkung die Gleichzeitigkeit ist und nicht die Modellgröße. Wir dimensionieren an gemessener Last.

Wer betreibt es?

Ihr Plattformteam, wobei wir es bauen und übergeben, oder wir im Rahmen eines Betriebsvertrags. Selbstbetrieb ist eine betriebliche Verpflichtung und sollte bewusst eingegangen werden.

Können wir gehostet und privat mischen?

Ja, und das ist üblich. Sensible Lasten laufen privat, der Rest nutzt gehostete Modelle, wobei das Gateway durchsetzt, welchen Pfad eine bestimmte Anfrage nehmen darf.

Verwandte Kompetenzen

AI-Infrastruktur & LLMOps

Sovereign AI

Regionales Hosting und Datenresidenz für Organisationen, die an eine Jurisdiktion gebunden sind.

Mehr erfahren

AI-Infrastruktur & LLMOps

AI-Infrastruktur

Gateways, Routing, Caching und Failover, damit die Modellwahl Konfiguration bleibt, keine Architektur.

Mehr erfahren

AI-Daten & Modelle

Model Engineering

Fine-Tuning, Embeddings, Optimierung und Serving, inklusive Open-Source- und selbst gehosteter Modelle.

Mehr erfahren

Ihre AI-Initiative besprechen

Modelle innerhalb Ihrer eigenen Grenze betreiben, wenn Daten sie nicht verlassen dürfen.

Mit einem AI-Experten sprechen AI-Assessment starten