Open Source KI im Unternehmen
Maximale Datensouveränität mit Self-Hosted LLMs. Wir implementieren LLaMA, Mistral, Mixtral oder Qwen in Ihrer eigenen Infrastruktur - ohne externe API-Abhängigkeiten.
Warum Open Source KI?
Herausforderungen mit proprietären LLM-APIs
Datenschutzbedenken
Bei Cloud-APIs verlassen sensible Daten das Unternehmen - ein No-Go für regulierte Branchen.
Hohe API-Kosten
Bei High-Volume Use Cases explodieren die Token-Kosten - OpenAI und Anthropic werden schnell teuer.
Vendor Lock-in
Abhängigkeit von einem Anbieter: Preisänderungen, API-Deprecation, Verfügbarkeit außerhalb Ihrer Kontrolle.
Keine Anpassbarkeit
Proprietäre Modelle lassen sich nicht fine-tunen oder an spezifische Domänen anpassen.
Unsere Open Source KI Services
Self-Hosted LLMs professionell implementiert
Modell-Evaluierung
Benchmark Ihrer Use Cases mit LLaMA, Mistral, Mixtral, Qwen - wir finden das optimale Modell.
Evaluierung startenOn-Premise Deployment
Installation auf Ihrer Infrastruktur: vLLM, Ollama, TGI - optimiert für Ihre Hardware.
Deployment planenFine-Tuning
Domänenspezifisches Training mit Ihren Daten: LoRA, QLoRA, Full Fine-Tuning.
Fine-Tuning anfragenRAG-Integration
Retrieval-Augmented Generation mit Ihrer Wissensbasis - präzise Antworten auf Unternehmenswissen.
RAG implementierenOpen Source KI in Zahlen
Open Source KI Use Cases
Wo Self-Hosted LLMs die beste Wahl sind
Medizinische Dokumentation
Krankenhaus setzt LLaMA On-Premise für Patientenakten-Analyse ein - keine Daten verlassen das Haus.
Code-Generierung intern
Softwarehaus nutzt fine-getuntes Mistral für proprietären Code - IP bleibt geschützt.
Juristische Analyse
Kanzlei analysiert Mandantenakten mit lokalem LLM - Anwaltsgeheimnis gewahrt.
Fertigungsoptimierung
Industrieunternehmen trainiert Modell auf proprietären Prozessdaten - Wettbewerbsvorteil geschützt.
Unser Implementierungsprozess
Von der Evaluierung zum produktiven Self-Hosting
Anforderungsanalyse
Use Case Definition, Hardware-Assessment, Modell-Shortlist basierend auf Ihren Qualitäts- und Latenz-Anforderungen.
Proof of Concept
Benchmark verschiedener Modelle mit Ihren Daten, Quantisierungs-Tests, Performance-Optimierung.
Production Deployment
Setup der Inference-Infrastruktur, Load Balancing, GPU-Cluster-Konfiguration, API-Gateway.
Fine-Tuning & Optimierung
Optional: Domänenspezifisches Training, kontinuierliche Verbesserung, neue Modellversionen evaluieren.
Vorteile von Open Source KI
Volle Datensouveränität
Ihre Daten verlassen nie Ihre Infrastruktur - perfekt für regulierte Branchen und sensible Daten.
Keine API-Kosten
Nach initialem Hardware-Investment: unbegrenzte Nutzung ohne Token-Abrechnung.
Volle Anpassbarkeit
Fine-Tuning auf Ihre Domäne, Quantisierung nach Bedarf, Custom-Prompts ohne Einschränkungen.
Keine Vendor-Abhängigkeit
Unabhängigkeit von OpenAI, Anthropic & Co. - keine Preiserhöhungen oder API-Änderungen.
Niedrige Latenz
On-Premise-Inference ohne Internet-Roundtrip - ideal für Echtzeit-Anwendungen.
Offline-Fähigkeit
Funktioniert ohne Internetverbindung - perfekt für Air-Gapped Environments.
Unterstützte Modelle & Tools
Häufige Fragen zu Open Source KI
Stand 2024: LLaMA 3.1 70B und Mixtral 8x22B kommen GPT-4 am nächsten. Für Coding ist DeepSeek Coder stark. Für deutsche Texte sind Mixtral oder fine-getunte LLaMA-Varianten empfehlenswert. Die Wahl hängt von Ihrem Use Case und verfügbarer Hardware ab.
Für LLaMA 7B: 8 GB VRAM (RTX 3070). Für 13B: 16 GB VRAM (RTX 4080). Für 70B: 40-80 GB VRAM (A100, H100) oder mehrere GPUs. Mit Quantisierung (4-bit) können größere Modelle auf kleinerer Hardware laufen.
Die besten Open Source Modelle (LLaMA 3.1 70B, Mixtral 8x22B) erreichen 90-95% der GPT-4-Qualität in den meisten Benchmarks. Bei spezifischen Tasks können fine-getunte Open Source Modelle GPT-4 sogar übertreffen.
Hardware-Kosten: Eine NVIDIA A100 (80GB) kostet ca. 15.000 EUR. Cloud-GPU-Miete: ab 2-3 EUR/Stunde. Bei High-Volume ist Self-Hosting nach 6-12 Monaten günstiger als API-Nutzung. Wir berechnen den Break-Even für Ihren Case.
Ja! Fine-Tuning ist ein Hauptvorteil von Open Source. Mit LoRA/QLoRA können Sie Modelle effizient auf Ihre Domäne anpassen - z.B. Rechtstexte, medizinische Dokumentation oder Ihren Code-Style.
Ja, aber mit Einschränkungen: Meta erlaubt kommerzielle Nutzung für Unternehmen unter 700 Mio. Nutzer. Mistral und Qwen haben noch liberalere Lizenzen (Apache 2.0). Immer Lizenz prüfen vor Produktiv-Einsatz.
Mit Ollama: Ein Befehl ("ollama run llama3.1") startet ein lokales Modell. Für Production empfehlen wir vLLM oder Text Generation Inference (TGI) für bessere Performance und API-Kompatibilität.
Open Source KI evaluieren?
Wir analysieren, welches Open Source Modell für Ihren Use Case optimal ist und übernehmen die Implementierung.