Private & On-Prem KI-Plattformen

KI-Infrastruktur und Plattform-Software unter Ihrer Kontrolle — von einfachen On-Prem-Deployments bis hin zu GPU-Plattformen im Enterprise-Maßstab.

Nicht jede Organisation benötigt einen komplexen KI-Cluster. Aber jede Organisation, die mit sensiblen Daten, regulierten Workloads oder proprietären Modellen arbeitet, benötigt Kontrolle.

Bei privaten KI-Plattformen geht es um Eigentum, Isolation, Vorhersehbarkeit und Betriebsfähigkeit — egal, ob Sie ein einzelnes selbstgehostetes Modell lokal betreiben oder eine mandantenfähige KI-Plattform unterhalten, die Chats, Anwendungen und Agentensysteme teamübergreifend bereitstellt.

Acosom arbeitet mit Plattform-Architekten, Infrastruktur-Ingenieuren und technischen Entscheidungsträgern zusammen, um private KI-Plattformen zu entwerfen und zu betreiben, die zuverlässig in der Produktion laufen.

Bei dieser Expertise geht es um Kontrolle, nicht nur um das Deployment.

Was Organisationen gewinnen

Wenn KI-Plattformen auf Kontrolle, Vorhersehbarkeit und Betriebsfähigkeit ausgelegt sind.

Datensouveränität & Compliance

Sensible Daten verbleiben in kontrollierten Umgebungen und Rechtsräumen. Modelle, Prompts, Embeddings und das Inferenzverhalten bleiben unter organisatorischer Kontrolle.

Modell- & IP-Schutz

Modelle, Prompts, Embeddings und das Inferenzverhalten sind Teil des organisatorischen geistigen Eigentums. Private Plattformen schützen diese Assets vor externer Offenlegung.

Kostenvorhersehbarkeit

Token-basierte Preisgestaltung skaliert schlecht für dauerhafte oder hochvolumige Workloads. Private Infrastruktur bietet vorhersagbare Kostenrahmen für Produktions-KI.

Performance- & Latenzkontrolle

Echtzeit-, benutzerorientierte und systemintegrierte KI-Anwendungsfälle erfordern eine kontrollierte Latenz. Private Plattformen eliminieren externe API-Abhängigkeiten.

Flexibilität beim Deployment

Wählen Sie zwischen Single-Node On-Prem, Private Cloud, vertrauenswürdigen regionalen Anbietern oder hybriden Setups. Die Infrastruktur entspricht den regulatorischen und betrieblichen Anforderungen.

Control Plane & Betriebsfähigkeit

Klare Trennung zwischen Modell-Lifecycle-Management, Zugriffskontrolle, Richtliniendurchsetzung und Inferenzausführung. Plattformen, die für den langfristigen Betrieb ausgelegt sind.

Warum Organisationen private KI-Plattformen aufbauen

Öffentliche KI-APIs sind bequem — bis Einschränkungen auftreten.

Organisationen investieren in private KI-Plattformen, wenn sie Datensouveränität und Compliance, Modell- und IP-Schutz, Kostenvorhersehbarkeit, Performance- und Latenzkontrolle sowie Unabhängigkeit von Hyperscalern benötigen.

Private KI-Plattformen sind nicht per se “Anti-Cloud” — sie sind “Control-first”. Die entscheidende Frage ist nicht Cloud versus On-Prem, sondern wo KI laufen darf — und unter welchen Kontrollen.

Bereitstellungsmodelle: On-Prem, Private & Regionale Cloud

Private KI impliziert kein einzelnes Bereitstellungsmodell.

Single-Node On-Prem Deployments

Ideal für kleinere Organisationen oder fokussierte Anwendungsfälle. Eine oder zwei GPUs, ein Modell, minimales Routing und volle Kontrolle. Oft einfacher zu betreiben, näher an der Hardware und transparenter im Debugging.

Private Cloud Deployments

KI-Workloads, die auf kontrollierter Infrastruktur mit standardisierten Abläufen laufen. Bietet Skalierbarkeit bei gleichzeitiger Wahrung der organisatorischen Kontrolle über Daten und Modelle.

Vertrauenswürdige regionale Cloud-Anbieter

Eingesetzt dort, wo Datenresidenz, rechtliche Zuständigkeit und regionale Unabhängigkeit wichtig sind. Nationale oder regionale Anbieter statt globaler Hyperscaler.

Hybride Setups

Unterschiedliche Umgebungen für Fine-Tuning und Inferenz oder regionale Isolation nach Ländern. Ermöglicht Flexibilität unter Einhaltung regulatorischer und betrieblicher Grenzen.

Plattform-Architektur: Control Plane vs. Inference Plane

Eine private KI-Plattform ist nicht “ein Modell auf einem Server” — sie ist eine Plattform mit klarer Aufgabentrennung.

Control Plane

Verantwortlich für das Modell-Lifecycle-Management, Zugriffskontrolle und Authentifizierung, Richtliniendurchsetzung, Versionierung und Rollout sowie Auditierbarkeit und Rückverfolgbarkeit. Anwendungen konsumieren Inferenz als Service, ohne Modelle oder GPUs direkt zu verwalten.

Inference Plane

Verantwortlich für die Bereitstellung von Modellen auf GPU-gestützter Infrastruktur, die Bearbeitung von Anfragen im großen Maßstab, die Isolierung von Workloads zwischen Teams oder Mandanten und die Bereitstellung vorhersagbarer Latenz und Durchsatz.

Compute, GPU & Inferenz-Topologie

Hier wird private KI zu echtem Engineering.

Einfache Setups für kleine & mittlere Organisationen

Viele Organisationen benötigen keinen Cluster. Für kleinere Workloads ist ein einzelner GPU-Server mit ein oder zwei Modellen, einfacher Zugriffskontrolle und ohne Multi-Node-Routing oft einfacher zu betreiben und völlig ausreichend.

Grenzen der GPU-Virtualisierung

GPUs können nicht wie CPUs virtualisiert werden. Feingranulares Sharing findet innerhalb eines Knotens statt, nicht über virtuelle Maschinen hinweg. Eine GPU wird typischerweise einem Workload oder einer Partition zugewiesen. Technologien wie NVIDIA MIG ermöglichen die Partitionierung innerhalb einer GPU, ersetzen aber nicht die Notwendigkeit eines sorgfältigen Plattformdesigns.

Wann Cluster notwendig werden

Cluster werden eingeführt, wenn Modelle eine einzelne GPU überschreiten, der Durchsatz horizontal skalieren muss, mehrere Teams die Infrastruktur teilen oder Hochverfügbarkeit erforderlich ist. Dies führt zu Pools von GPU-gestützten Knoten, der Trennung von Fine-Tuning- und Inferenzressourcen sowie expliziten Scheduling- und Routing-Layern.

Modellauswahl, Optimierung & Serving

Private Plattformen funktionieren am besten mit Open-Weight-Modellen.

Modellstrategie

Wir verfolgen einen pragmatischen Ansatz: Modelle programmatisch unter realen Workloads evaluieren, Ergebnisse verschiedener LLMs systematisch vergleichen, Genauigkeit, Latenz und Ressourcennutzung benchmarken und “One Model Fits All”-Annahmen vermeiden. Dies umfasst Modelle wie Qwen und NVIDIA Nemotron.

Optimierung & Serving

Inferenz in Produktionsqualität umfasst typischerweise Quantisierung, Batching und Request Shaping, modellbewusstes Scheduling und optimierte Runtimes wie vLLM oder TensorRT-LLM. Modelle werden unabhängig voneinander bereitgestellt, was sichere Upgrades, Rollbacks und die Isolation zwischen Teams ermöglicht.

Inferenz-Routing & Netzwerk-Layer

Sobald mehr als eine GPU oder ein Knoten beteiligt ist, wird Routing zwingend erforderlich.

Request Routing

Der Routing-Layer leitet Anfragen an die korrekte Modellinstanz weiter. Verschiedene Modelle, Versionen und Konfigurationen können auf unterschiedlichen Knoten laufen. Routing-Entscheidungen basieren auf Modellanforderungen, nicht nur auf Verfügbarkeit.

Lastverteilung (Load Balancing)

Verteilt die Last über GPUs und Knoten. KI-bewusstes Balancing berücksichtigt GPU-Speicher, aktuelle Batch-Größen und modellspezifische Charakteristika. Nicht nur Round-Robin-HTTP-Verteilung.

Mandanten- & Modellisolation

Erzwingt die Isolation von Mandanten und Modellen. Stellt sicher, dass sich Workloads verschiedener Teams oder Anwendungen nicht gegenseitig beeinflussen. Entscheidend für mandantenfähige Plattformen und regulatorische Compliance.

Session Affinity

Wahrt die Sitzungsaffinität (Session Affinity), wenn erforderlich. Zustandsbehaftete Interaktionen und Konversationshistorien profitieren von einem konsistenten Routing zur gleichen Inferenzinstanz. Ermöglicht warme Caches und Kontext-Wiederverwendung.

Backpressure & Rate Limits

Wendet Backpressure und Ratenbegrenzungen (Rate Limits) an. Schützt GPU-Ressourcen vor Überlastung. Stellt eine faire Ressourcenzuweisung über alle Konsumenten hinweg sicher und verhindert kaskadierende Ausfälle.

Datenzugriff, Memory & Sicherheitsgrenzen

Der Betrieb einer nutzbaren Chat- oder Agentenplattform erfordert mehr als nur Inferenz.

Gedächtnis über eine einzelne Sitzung hinaus

Konversationssysteme und Agenten benötigen Kontext über Interaktionen hinweg. Das Sitzungsgedächtnis (Session Memory) verwaltet kurzfristige Zustände, während das Langzeit- und Domänengedächtnis Wissen über Sitzungen hinweg bewahrt. Hierbei kommen strukturierte Datenbanken, Vektordatenbanken für semantischen Abruf und Graphdatenbanken für Beziehungen und Historie zum Einsatz.

RAG als Zugriffsmuster

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Zugriffsmuster, kein Feature-Toggle. Es ermöglicht der Plattform zu kontrollieren, welche Daten dem Modell gegenüber offengelegt werden, Governance und regionale Beschränkungen durchzusetzen und KI-Ausgaben zu auditieren. Dies stellt sicher, dass private KI nicht zu einem neuen Vektor für Datenlecks wird.

Betrieb lokaler Chat- & Agentenplattformen

Benutzerorientierte Systeme für lokale Chats und interne KI-Assistenten erfordern die korrekte Konfiguration von Memory-Stores, strikte Zugriffskontrolle und Identitätsintegration, kontrollierte Modell-Backends und Lifecycle-Management. Der Betrieb einer vollständig lokalen Chat-Plattform ist ein Software-Plattform-Problem, nicht nur ein Hardware-Setup.

Betriebsfähigkeit, Kosten & Lifecycle-Management

KI in der Produktion zu betreiben, ist eine operative Herausforderung.

Observability in der Produktion

Wir konzipieren für GPU-Auslastungs- und Sättigungsmetriken, Latenz- und Durchsatz-Observability, Modellversions-Tracking, vorhersagbare Kostenrahmen, sichere Upgrades und Rollbacks sowie Incident-Isolation und Response.

Betrieb im Enterprise-Maßstab

In größerem Maßstab umfasst dies Rolling Updates von GPU-Knoten, Draining- und Replacement-Strategien sowie Kapazitätsplanung für Inferenz-Pools. Hier entwickeln sich private KI-Plattformen von Demos zu betriebsfähigen Systemen.

Technologien

Technologien unterstützen die private KI-Architektur — sie definieren sie nicht.

NVIDIA GPUs

GPU-Beschleunigung für KI-Workloads. Grundlage für Inferenz und Training. NVIDIA MIG ermöglicht die GPU-Partitionierung innerhalb eines einzelnen Geräts für mandantenfähige Workloads.

Qwen

Open-Weight-Sprachmodelle. Eingesetzt für private LLM-Deployments über mehrere Sprachen und Anwendungsfälle hinweg. Starke Performance und lokale Kontrolle.

NVIDIA Nemotron

NVIDIA Open-Weight-Modelle. Optimiert für Enterprise-Anwendungsfälle. Entwickelt für die Integration mit der NVIDIA Inferenz-Infrastruktur.

vLLM

Hochleistungs-Inferenz-Runtime. Optimiert für die Bereitstellung großer Sprachmodelle. Unterstützt Batching, Quantisierung und effiziente GPU-Auslastung.

TensorRT-LLM

NVIDIA Inferenz-Optimierungs-Framework. Bietet optimiertes Modell-Serving mit reduzierter Latenz und erhöhtem Durchsatz. Tiefe Integration in NVIDIA-Hardware.

Kubernetes

Container-Orchestrierungsplattform. Wird für die Bereitstellung und Verwaltung von KI-Infrastrukturen im großen Maßstab verwendet. Ermöglicht GPU-Knoten-Pools und Scheduling.

Pinecone

Vektordatenbank für semantische Suche. Wird für RAG-Systeme und Memory-Layer verwendet. Verwaltete und selbstgehostete Optionen verfügbar.

Milvus

Open-Source-Vektordatenbank. Hochleistungs-Semantiksuche für KI-Anwendungen. Unterstützt die Speicherung und den Abruf von Embeddings im großen Maßstab.

Weaviate

Vektordatenbank mit nativer KI-Integration. Unterstützt hybride Suche und GraphQL-Abfragen. Wird für den Aufbau KI-nativer Anwendungen verwendet.

Qdrant

Hochleistungs-Vektordatenbank. Rust-basierte Implementierung, optimiert für Geschwindigkeit und Effizienz. Unterstützt Filterung und hybride Suche.

Neo4j

Graphdatenbank für die Beziehungsmodellierung. Wird für Knowledge Graphs und sich entwickelnde Benutzerprofile verwendet. Native Graph-Abfragen und Traversal.

Apache JanusGraph

Verteilte Graphdatenbank. Skalierbare Graphspeicherung und Traversal. Wird für großflächige Beziehungs- und Lineage-Tracking verwendet.

Amazon Neptune

Verwaltete Graphdatenbank. Unterstützt sowohl Property-Graph- als auch RDF-Modelle. Wird verwendet, wenn Graph-Workloads in AWS verbleiben.

PostgreSQL

Relationale Datenbank für strukturierte Daten. Wird für Session Stores, Benutzermetadaten und explizite Fakten verwendet. Grundlage für viele Datenschichten von KI-Plattformen.

Redis

In-Memory-Datenspeicher. Wird für Session-Caching, Rate Limiting und temporäre Zustände verwendet. Unverzichtbar für Hochleistungs-KI-Plattformen.

MongoDB

Dokumentdatenbank für flexible Schemas. Wird für Konversationshistorien, Konfigurationen und semistrukturierte KI-Metadaten verwendet.

LibreChat

Open-Source-Chat-Plattform. Bietet Session-Handling, Memory und UI-Komponenten. Entwickelt für private LLM-Deployments.

Open WebUI

Lokale KI-Chat-Oberfläche. Unterstützt mehrere Modelle und Backends. Entwickelt für selbstgehostete und private Umgebungen.

Wie diese Expertise angewendet wird

Diese Expertise bildet die Grundlage für private LLM-Deployments in regulierten Umgebungen, souveräne und regionale KI-Plattformen, Enterprise-KI-Fundamente für mehrere Teams, vollständig lokale Chat- und Assistentenplattformen sowie KI-Workloads, die von Hyperscalern wegmigriert wurden.

Sie lässt sich natürlich integrieren mit:

Häufig gestellte Fragen

Brauchen wir wirklich unsere eigene KI-Infrastruktur?

Nicht immer — aber es gibt klare Fälle, in denen eine private Infrastruktur notwendig wird.

Sie benötigen wahrscheinlich private KI, wenn:

Ihre Daten reguliert oder sensibel sind (DSGVO, Gesundheitswesen, Finanzen)
Modelle oder Prompts geschütztes geistiges Eigentum enthalten
Die Token-Kosten bei dauerhafter Nutzung prohibitiv werden
Latenz und Performance entscheidend für das Benutzererlebnis sind
Sie Unabhängigkeit von bestimmten Cloud-Anbietern benötigen

Sie benötigen sie eventuell nicht, wenn:

Ihr Anwendungsfall explorativ oder von geringem Volumen ist
Die Datensensibilität minimal ist
Eine Token-basierte Preisgestaltung akzeptabel ist
Externe API-Abhängigkeiten kein Problem darstellen

Wir helfen Organisationen, diese Entscheidung auf der Grundlage tatsächlicher Einschränkungen und nicht nach Trends zu treffen.

Was ist das kleinstmögliche tragfähige private KI-Setup?

Viele Organisationen beginnen mit einem einzelnen GPU-Server.

Ein minimal tragfähiges Setup umfasst:

Eine oder zwei NVIDIA-GPUs (z. B. NVIDIA RTX 5090 / RTX Pro 6000, AMD Radeon AI PRO R9700, NVIDIA DGX Spark)
Ein Open-Weight-Modell (z. B. Qwen oder Nemotron)
Einfache Zugriffskontrolle und Routing
Grundlegendes Monitoring und Lifecycle-Management

Dies ist oft ausreichend für:

Interne Chatsysteme für kleine Teams
Proof-of-Concept KI-Anwendungen
Regulierte Anwendungsfälle mit begrenztem Umfang

Sie benötigen kein Kubernetes oder Multi-Node-Cluster, um zu starten.

Wie handhaben Sie den Modellspeicher und den Konversationsstatus?

Das Gedächtnis ist geschichtet: Sitzungsgedächtnis und Langzeitgedächtnis.

Sitzungsgedächtnis (Session Memory):

Kurzfristiger Konversationsstatus, der pro Anfrage rekonstruiert wird
Umfasst die Konversationshistorie, Tool-Ausgaben und temporäre Zusammenfassungen
Wird typischerweise im Arbeitsspeicher oder in schnellen Caches (Redis) vorgehalten

Langzeitgedächtnis (Long-term Memory):

Persistiertes Wissen über Sitzungen hinweg
Gespeichert in strukturierten Datenbanken (explizite Fakten, Regeln, Berechtigungen)
Vektordatenbanken für semantischen Abruf
Graphdatenbanken für Beziehungen und sich entwickelnde Profile

Das Modell selbst bleibt abgesehen vom KV-Cache “zustandslos”. Relevante Gedächtnisinhalte werden zum Inferenzzeitpunkt basierend auf Identität, Intention und Richtlinienbeschränkungen abgefragt, aufbereitet und in den Prompt injiziert.

Welche Rolle spielt RAG in privaten KI-Plattformen?

RAG ist ein Zugriffsmuster, kein Feature-Toggle.

RAG ermöglicht es der Plattform:

Zu kontrollieren, welche Daten dem Modell gegenüber offengelegt werden
Governance und regionale Beschränkungen durchzusetzen
Auditierbarkeit und Nachvollziehbarkeit von KI-Ausgaben zu gewährleisten
Zu verhindern, dass private KI zu einem neuen Vektor für Datenlecks wird

In der Praxis umfassen RAG-Systeme:

Kontrollierte Dokumentenaufnahme und -indexierung
Richtlinienbasiertes Filtern des Abrufs
Explizite Zugriffsgrenzen pro Benutzer und Rolle
Audit-Trails für die abgerufenen Informationen

Dies stellt sicher, dass die KI konform mit den organisatorischen Richtlinien bleibt.

Wann benötigt man GPU-Cluster anstelle von Einzelsuvern?

Cluster sind notwendig, wenn einzelne Server nicht mehr ausreichen.

Sie benötigen Cluster, wenn:

Modelle den Speicher einer einzelnen GPU überschreiten (z. B. große Foundation-Modelle)
Der Inferenzdurchsatz eine horizontale Skalierung erfordert
Mehrere Teams sich eine Infrastruktur teilen
Hochverfügbarkeit und Redundanz erforderlich sind

Einzelne Server sind ausreichend, wenn:

Modelle bequem auf bis zu 8 GPUs passen
Die Arbeitslast fokussiert und vorhersehbar ist
Operative Einfachheit wertvoller ist als Skalierbarkeit

Wir konzipieren die kleinste Architektur, die die tatsächlichen Anforderungen erfüllt.

Können Sie bei bereits laufenden Plattformen helfen?

Ja. Viele unserer Aufträge umfassen die Verbesserung bestehender KI-Plattformen.

Häufige Verbesserungsbereiche:

Hinzufügen ordnungsgemäßer Control Planes und Lifecycle-Management
Einführung von Memory- und Statusmanagement für Chats und Agenten
Implementierung von Mandantenfähigkeit und Isolation
Optimierung der Inferenzleistung und GPU-Auslastung
Hinzufügen von Observability und Kostentransparenz
Migration von externen APIs auf private Infrastruktur

Wir bewerten die aktuelle Architektur, identifizieren Lücken und entwickeln Plattformen schrittweise weiter.

Sie bauen private KI-Plattformen, die zuverlässig in der Produktion laufen müssen? Lassen Sie uns über Ihre Infrastruktur- und Kontrollanforderungen sprechen.

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