Für Organisationen, die keine vertraulichen oder personenbezogenen Daten an externe APIs senden dürfen, entwerfen, feintunen und betreiben wir Sprachmodelle auf Infrastruktur, die Sie selbst kontrollieren — On-Premise, in einer Private Cloud oder vollständig getrennt vom Internet.
Öffentliche LLM-APIs lassen sich schnell einführen, bringen aber Kompromisse bei Datenstandort, Vertraulichkeit und Kosten mit sich, die viele regulierte Organisationen nicht akzeptieren können. Wir bauen die Alternative: Open-Weight-Modelle, ausgewählt und optimiert für Ihren konkreten Anwendungsfall, betrieben auf Hardware, die Sie besitzen oder mieten, mit vollständiger Einsicht in jede Ein- und Ausgabe.
Wir bewerten Open-Weight-Modellfamilien anhand Ihrer Anforderungen an Genauigkeit, Latenz und Hardwarekosten, bevor wir uns auf eine Architektur festlegen.
Wir passen Basismodelle an Ihre Domäne an — mit Feintuning, Retrieval-Augmented Generation oder beidem, je nachdem, wie sich Ihre Daten verändern.
Wir dimensionieren und konfigurieren die GPU- bzw. Beschleuniger-Infrastruktur für Ihre erwartete Last — On-Premise oder in einer Private Cloud.
Wir richten Logging, Evaluierung und Ausgabefilterung ein, damit das System nach der Übergabe beobachtbar und sicher bleibt.
Wir prüfen Ihre Datenanforderungen und bestehende Systeme und sagen Ihnen ehrlich, ob sich eine lokale Lösung für Ihren Fall eignet.
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