Eigene KI-Modelle betreiben
Volle Kontrolle: Open-Source-Modelle auf eigener Infrastruktur.
Dieses Modul ist der stärkste Differenzierer unseres Schulungsprogramms. Ihre Entwickler lernen, Open-Source-Sprachmodelle wie Llama, Mistral oder Qwen auszuwählen, zu optimieren und auf eigener Infrastruktur produktiv zu betreiben: ob bei einem EU-Hoster, im Colocation-Rechenzentrum oder im eigenen Serverraum.
Was Ihre Entwickler lernen
Modellauswahl und Benchmarking
Llama, Mistral, Qwen, Phi im Vergleich. Wie Sie das richtige Modell für Ihren Use Case finden und objektiv bewerten.
Quantisierung und Optimierung
Modelle kleiner und schneller machen, ohne relevanten Qualitätsverlust. GGUF, AWQ, GPTQ im Praxisvergleich.
Fine-Tuning-Entscheidungen
Wann Fine-Tuning sinnvoll ist, wann RAG reicht und wann beides kombiniert werden sollte. LoRA und QLoRA in der Praxis.
Deployment-Infrastruktur
vLLM, TGI, Ollama und andere Serving-Frameworks. GPU-Sizing, Speicherplanung, Skalierungsstrategien.
Drei Deployment-Szenarien
EU-Hoster, Colocation, On-Premise. Für jedes Szenario konkretes Setup, Kostenmodell und Betriebskonzept.
Monitoring und Betrieb
Performance-Monitoring, Kosten-Tracking, Modell-Updates, Sicherheits-Patches. Was der laufende Betrieb erfordert.
Warum eigene Modelle?
Datensouveränität
Ihre Daten verlassen Ihr Netzwerk nicht. Relevant für DSGVO, branchenspezifische Regulatorik und sensible Geschäftsdaten.
Kostenplanung
Fixe Infrastrukturkosten statt variabler API-Gebühren. Ab einem bestimmten Nutzungsvolumen deutlich günstiger.
Unabhängigkeit
Kein Vendor-Lock-in, keine plötzlichen Preisänderungen, keine Abhängigkeit von Anbieterverfügbarkeit.
Häufig gestellte Fragen
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Das Modul, das den Unterschied zwischen Abhängigkeit und Souveränität macht.
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