Private LLM, Self-Hosted LLM & RAG Pipelines auf Ihren Streaming-Daten

Q: Warum sollten LLMs On-Premises statt über Cloud-APIs betrieben werden?

On-Premises-LLMs bieten mehrere entscheidende Vorteile: Datenschutz: Ihre Daten verlassen niemals Ihre Infrastruktur Compliance: Vereinfachte regulatorische Compliance für DSGVO, HIPAA oder branchenspezifische Anforderungen Kostenkontrolle: Vorhersehbare Kosten ohne token-basiertes Pricing, das mit der Nutzung skaliert Anpassung: Vollständige Kontrolle über Modell-Auswahl, Fine-Tuning und Optimierung Performance: Konsistente Latenz ohne Internetabhängigkeit Für Organisationen, die sensible Daten verarbeiten oder hochvolumige KI-Fähigkeiten benötigen, bietet ein On-Premises-Deployment mit self hosted LLM oft bessere Wirtschaftlichkeit und Kontrolle als Cloud-Alternativen.

Q: Wie stellen Sie sicher, dass die KI-Plattform sicher bleibt?

Sicherheit ist in jeder Schicht integriert: Netzwerk-Isolation: LLM-Infrastruktur operiert innerhalb Ihres sicheren Netzwerk-Perimeters Authentifizierung & Autorisierung: Integration mit Ihren bestehenden Identitätssystemen Audit-Logging: Vollständige Nachverfolgbarkeit aller KI-Anfragen und -Antworten Data Governance: Keine externen API-Aufrufe, keine Daten verlassen Ihre Infrastruktur Modell-Provenienz: Überprüfbare Modell-Quellen, Scanning auf Schwachstellen Wir implementieren Sicherheitskontrollen, die für Ihre Compliance-Anforderungen geeignet sind, sei es Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen oder staatliche Regulierungen.

Self-Hosted-LLM-Plattformen mit Real-Time-RAG-Pipelines auf Live-Streaming-Daten — vollständig privat, unter Ihrer Kontrolle.

Der grösste Mehrwert von Enterprise-KI entsteht aus Live-Betriebsdaten, nicht aus statischen Dokumenten-Batches. Transaktionen passieren in Echtzeit. Events fliessen durch Kafka. Streaming-Jobs in Flink transformieren Daten, während sie eintreffen. Ihr Private LLM muss in diesem Fluss sitzen — nicht hinter einer Cloud-API-Grenze, die sensible Daten blockiert und Latenz hinzufügt.

Acosom baut Self-Hosted-LLM-Plattformen, die direkt an Ihre Streaming-Dateninfrastruktur angebunden sind. Wir liefern den gesamten Stack: GPU-Hardware-Auswahl und MIG-Partitionierung, Open-Source-Modellauswahl und Quantisierung (GGUF, GPTQ, AWQ), Inference-Server (vLLM, TensorRT-LLM), RAG-Pipelines mit Live-Event-Streams sowie sichere MLOps. Real-Time AI, auf Ihrer Hardware, auf den Daten, die bereits durch Kafka und Flink fliessen.

Dies ist Ihre KI-Fähigkeit.
Läuft auf Ihrer Hardware.
Mit Ihrer Sicherheitsarchitektur.

Was Ihr Unternehmen gewinnt

Unser enterprise AI consulting liefert eine nachhaltige, gesteuerte KI-Fähigkeit, die Ihre Geschäftsabläufe transformiert und gleichzeitig volle Kontrolle bewahrt.

Vollständige LLM-Isolation — Keine geteilten Modelle, kein Leakage-Risiko

Ihre Modelle laufen exklusiv auf Ihrer Hardware, vollständig isoliert auf GPU-, OS- und Netzwerk-Ebene. Keine Workloads werden mit anderen Kunden geteilt, wodurch Risiken von Prompt-Leakage, Cross-Tenant-Kontamination oder Model-Poisoning eliminiert werden.

Enterprise-Grade Sicherheit & Compliance

Alle Inferenz, Embeddings und Vektordaten verbleiben innerhalb Ihres Perimeters. Wir richten uns nach DACH-Regularien für Finanzwesen, Gesundheitswesen, Energie und öffentlichen Sektor. Sie erhalten Auditierbarkeit, RBAC, Verschlüsselung und Policy-Enforcement über den gesamten KI-Stack.

Vorhersehbare, transparente Kostenstruktur

Nach dem Deployment werden die Inferenz-Kosten fix und kontrollierbar. Keine token-basierte Abrechnung. Keine unvorhersehbaren Cloud-Spitzen. Perfekt für langfristige Budgetplanung und strategische KI-Adoption.

Hohe Performance & niedrige Latenz

Lokale GPU-Inferenz bietet schnellere Antworten, höheren Durchsatz und null externe Abhängigkeiten. Ideal für Echtzeit-Automatisierung, Support-Agenten, Monitoring-Systeme und operative Workflows.

Maßgeschneiderte KI-Modelle für Ihr Business

Wir evaluieren und optimieren Modelle, um Ihre Terminologie, Workflows und Richtlinien zu verstehen. Fine-tuned oder instruction-adjusted LLMs werden zu internen Experten — weitaus präziser und zuverlässiger als generische Cloud-Modelle.

Eine nachhaltige, gesteuerte interne KI-Fähigkeit

Über die Infrastruktur hinaus erhalten Sie eine skalierbare KI-Grundlage: MLOps & LLMOps Best Practices, Governance & Risiko-Kontrollen, Model-Lifecycle-Management, Integration mit bestehenden Daten/Streaming-Pipelines und Support für private RAG und interne KI-Agenten. Ihre Organisation wird KI-ready — sicher und nachhaltig.

Typische Unternehmens-Anwendungsfälle

Von Dokumenten bis Code — private KI ermöglicht praktische Automatisierung in Ihrer gesamten Organisation.

Vision & Dokument-KI

Verarbeiten Sie Bilder, gescannte Dokumente und visuelle Daten vollständig on-premises. Ersetzen Sie Legacy-OCR durch intelligentes Dokumentenverständnis, das Bedeutung extrahiert, nicht nur Text. Automatisieren Sie Rechnungsverarbeitung, Vertragsanalyse, technische Zeichnungsinterpretation und Qualitätsprüfung — alles ohne sensible visuelle Daten an externe APIs zu senden.

Sprach- & Audio-KI

Speech-to-Text, Anruftranskription, Meeting-Zusammenfassung — Whisper und ähnliche Modelle laufen auf Ihrer Infrastruktur. Transkribieren Sie Anrufe, generieren Sie Meeting-Notizen und bauen Sie Sprachschnittstellen auf, ohne sensible Audiodaten an externe APIs zu senden. Perfekt für jede Umgebung, in der Gespräche vertrauliche Informationen enthalten.

Code & Developer-Unterstützung

Private Copilot-Alternative für Ihre Engineering-Teams mit modernsten Open-Weights-Modellen wie GLM, DeepSeek-Coder und GPT-OSS. Code-Completion, Refactoring-Vorschläge, Dokumentationsgenerierung und Bug-Erkennung — alles läuft lokal. Ihre proprietäre Codebase verlässt niemals Ihre Infrastruktur, während Entwickler den Produktivitätsschub KI-gestützter Programmierung erhalten.

Multimodale Model-Bereitstellung

Wir implementieren und optimieren Vision-Language-Modelle für Enterprise-Dokument- und Bildverarbeitungs-Workflows.

Model-Auswahl: Qwen-VL, InternVL, Paddle-VL, Gemma-3, Pixtral, GLM-V — evaluiert für Ihre spezifischen Dokumenttypen und Genauigkeitsanforderungen.

Fähigkeiten: Strukturierte Extraktion aus Rechnungen, Verträgen, Formularen und technischer Dokumentation mit layout-bewusster Verarbeitung. Visuelle Inspektion, Diagramminterpretation, Produkterkennung und Fehlererkennung.

Optimierung: Vision-Model-Quantisierung, Batch-Bildverarbeitung und effiziente multimodale Inferenz integriert über REST/gRPC-Endpoints.

Sprach- & Audio-Bereitstellung

Wir implementieren und optimieren Speech-Modelle für Enterprise-Audio-Workflows.

Model-Auswahl: Whisper (large-v3, turbo), Parakeet, Canary, Conformer — ausgewählt basierend auf Genauigkeit, Latenz und Sprachanforderungen.

Fähigkeiten: Echtzeit- und Batch-Transkription, Speaker-Diarization und -Identifikation, Meeting-Zusammenfassung und Action-Item-Extraktion.

Infrastruktur: GPU-beschleunigte Inferenz mit Streaming-Endpoints für Live-Transkription.

Code-Model-Bereitstellung

Wir implementieren private Code-Assistenten, die sich in Ihre Entwicklungsumgebung integrieren.

Model-Auswahl: GLM, DeepSeek, Qwen-Coder, GPT-OSS.

Fähigkeiten: Code-Completion und Infilling, Code-Review und Bug-Erkennung, Dokumentationsgenerierung, Refactoring-Vorschläge, Unit-Test-Generierung, Natural Language zu Code.

Integration: Agentic-Coding-Frameworks und IDE-Extensions. Fine-Tuning der Modelle auf Ihre Codebase, Coding-Conventions und spezifische Library-Versionen — liefert Vorschläge, die exakt zu Ihrem Team-Coding-Stil passen.

Erfolgsgeschichte

Enterprise-KI, die tatsächlich liefert

Der Übergang von KI-Experimenten zur Produktion erfordert mehr als Infrastruktur — es erfordert AI infrastructure consulting von einem Partner, der Ihre Compliance-Landschaft, Sicherheitsanforderungen und organisatorische Bereitschaft versteht.

Acosom hat Organisationen in den Bereichen Banken, Versicherungen und Fertigung dabei geholfen, self hosted LLM Plattformen bereitzustellen, die messbaren Geschäftswert liefern und gleichzeitig vollständige Datensouveränität bewahren. Unsere Berater empfehlen, welche GPUs Sie kaufen sollten, wie viele Sie brauchen, wie Sie diese mit MIG partitionieren, welches LLM Sie betreiben, wie Sie es quantisieren, und wie Sie die vollständige Plattform darum herum aufbauen — vom Inference-Server über die RAG-Pipeline bis hin zu MLOps.

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Was wir für Sie bauen — Technische Blaupause

Von GPU-Architektur bis zu Agentic AI liefern wir den kompletten Private-LLM-Plattform-Stack.

GPU Hardware Consulting & Architektur

GPU-Auswahl: Wir beraten zur optimalen GPU-Auswahl und Architektur — NVIDIA A100, H100, L40S oder Alternativen — basierend auf Inferenz- vs. Trainingsbedarf, Speicheranforderungen, parallelen Workloads und Kostenzielen. Dies umfasst, wie viele GPUs Sie tatsächlich benötigen und ob MIG-Partitionierung Ihre Hardwarekosten reduzieren kann.

Server-Design: Wir entwerfen optimale Konfigurationen inklusive CPU-Wahl & NUMA-Überlegungen, Motherboard- & Chipsatz-Auswahl, NVMe-Speicherlayout, PCIe-Topologie sowie Kühlungs- & Stromversorgungsdesign.

Ihre Infrastruktur wird KI-optimiert — richtig dimensioniert, nicht überdimensioniert.

KI-Plattform-Runtime & Request-Routing

Der Betrieb privater LLMs in der Produktion erfordert mehr als nur GPUs — er benötigt eine zuverlässige Runtime-Schicht.

Request-Routing & Lastverteilung über GPUs oder GPU-Partitionen hinweg
Sitzungsbewusste Chat-Inferenz mit erhaltenem Konversationskontext
Multi-GPU- & Multi-Node-Inferenz, wo die Skalierung es erfordert
Isolation zwischen Anwendungen und Teams

Dies stellt sicher, dass sich interne KI-Systeme wie stabile Enterprise-Services verhalten und nicht wie experimentelle Demos.

GPU-Partitionierung (MIG) & Isolation

MIG ermöglicht es, eine GPU in mehrere isolierte GPU-Instanzen zu unterteilen, jede mit dedizierten SMs, Speichercontrollern, Copy-Engines und isolierten Fehlergrenzen.

Wir implementieren MIG-Konfigurationen, den Kubernetes GPU Operator, die Integration von GPU-Geräte-Plugins, CUDA-Sichtbarkeitsregeln und Richtlinien dazu, wann MIG nicht verwendet werden sollte. Dies ermöglicht sichere Multi-Tenant-KI-Workloads innerhalb Ihrer Organisation.

Model Selection & Quantization Consulting

Wir benchmarken und validieren Open-Source-LLMs wie Qwen, DeepSeek, GLM, GPT-OSS, Mistral und weitere — und bestimmen die richtige Quantisierungsstrategie (GGUF, GPTQ, AWQ, fp8/int8/fp4), um Genauigkeit und Hardwareanforderungen optimal auszubalancieren.

Die Evaluierung umfasst die Genauigkeit auf Ihren Daten, die Mehrsprachigkeit (DE/EN/FR), die Qualität des Reasonings sowie Latenz- und Durchsatz-Benchmarks. Sie wählen das Modell und die Quantisierungsstufe, die zu Ihrer Domäne passt — und nicht eines, das an einen Cloud-Anbieter gebunden ist.

Modell-Optimierung

Wir maximieren die Geschwindigkeit und reduzieren Hardware-Anforderungen über TensorRT-LLM, vLLM-optimiertes Serving, Quantisierung (fp8/int8/fp4/int4, AWQ/GPTQ), FlashAttention/PagedAttention, Speculative Decoding und Fine-Tuning via LoRA/QLoRA.

Abhängig von Ihren Anforderungen an Genauigkeit, Durchsatz und Speicher wenden wir Weight-Quantisierung, KV-Cache-Quantisierung oder Mixed-Precision-Strategien nach Bedarf an.

Modell-Serving-Infrastruktur

Wir bauen hochperformantes, sicheres Modell-Serving mit vLLM, TensorRT-LLM, Ollama (Enterprise-Setup) und individuellen PyTorch-Servern auf.

Die Funktionen umfassen Autoscaling, Batching-Optimierung, Authentifizierung, Audit-Logging, Token-Streaming und Monitoring-Dashboards. Ihre internen Dienste können KI mit der gleichen Leichtigkeit wie eine externe API aufrufen — aber vollständig privat.

Technologien & Tools für KI-Plattformen

Der richtige Technologie-Stack ermöglicht skalierbare, hochperformante Private-LLM-Deployments.

vLLM

Hochdurchsatz-LLM-Inferenz-Engine mit PagedAttention und Continuous Batching. Optimiert die Speichernutzung und maximiert die GPU-Auslastung für produktives LLM-Serving im großen Maßstab.

TensorRT-LLM

NVIDIAs optimierte Inferenz-Runtime für LLMs. Liefert Spitzenleistung auf NVIDIA-GPUs durch Kernel-Fusion, Quantisierung und Multi-GPU/Multi-Node-Tensor-Parallelismus.

Qwen

Leistungsstarkes mehrsprachiges Open-Weight-LLM mit starker Unterstützung europäischer Sprachen. Exzellente Reasoning-Fähigkeiten und verfügbar in Größen von 0,5B bis 72B Parametern für verschiedene Einsatzszenarien.

NVIDIA Nemotron

Enterprise-Grade Open-Weight-Modelle, optimiert für Geschäftsanwendungen. Starke Befolgung von Anweisungen, faktische Genauigkeit und spezialisierte Varianten für verschiedene Anwendungsfälle.

Warum Acosom wählen

Was ist eine RAG Pipeline?

Eine RAG Pipeline (Retrieval-Augmented-Generation-Pipeline) kombiniert ein LLM mit einem Retrieval-System, sodass das Modell Fragen anhand der Daten Ihres Unternehmens beantworten kann — Dokumente, Wissensbasen, Datenbanken oder Live-Event-Streams — statt sich nur auf vortrainiertes Wissen zu verlassen.

Eine produktive RAG Pipeline umfasst typischerweise:

Ingestion: Dokumente oder Events werden in Chunks zerlegt und in Embeddings umgewandelt
Vector Storage: Embeddings werden in einer Vektor-Datenbank (Qdrant, Milvus, pgvector) für Similarity Search gespeichert
Retrieval: Bei jeder Anfrage werden die relevantesten Chunks per semantischer Ähnlichkeit abgerufen
Generation: Das LLM erzeugt eine Antwort auf Basis des abgerufenen Kontexts
Evaluation & Feedback: Qualitätsmetriken und Nutzer-Feedback fliessen in die Pipeline zurück

Acosom baut Real-Time-RAG-Pipelines, die aus Live-Kafka-Topics und Flink-angereicherten Daten retrievern — damit Antworten den aktuellen Stand des Geschäfts widerspiegeln, nicht veraltete Dokumenten-Snapshots.

Was ist ein Private LLM?

Ein Private LLM ist ein Large Language Model, das vollständig auf Ihrer eigenen Infrastruktur läuft — On-Premises-GPUs, Private Cloud oder einem Sovereign-/Hybrid-Setup — ohne dass Daten an eine Drittanbieter-API gesendet werden. Modell-Gewichte, Inferenz, Embeddings, RAG-Kontext und Logs bleiben alle innerhalb Ihres Sicherheitsperimeters.

Warum Organisationen sich für Private LLMs entscheiden:

Regulatorische Compliance (DSGVO, HIPAA, FINMA, EU AI Act)
Datensouveränität für sensible oder vertrauliche Inhalte
Vorhersehbare, fixe Inferenzkosten statt Per-Token-Cloud-Abrechnung
Vollständige Kontrolle über Modellauswahl, Fine-Tuning und Upgrades
Keine Abhängigkeit von der Verfügbarkeit externer APIs

Acosom spezialisiert sich auf Private-LLM-Deployments in Enterprise-Qualität: GPU-Hardware-Sizing, Open-Weight-Modellauswahl (Qwen, DeepSeek, GLM, Mistral), Quantisierung, Serving-Infrastruktur (vLLM, TensorRT-LLM) und Integration mit Ihrer Streaming-Datenplattform.

Warum sollten LLMs On-Premises statt über Cloud-APIs betrieben werden?

On-Premises-LLMs bieten mehrere entscheidende Vorteile:

Datenschutz: Ihre Daten verlassen niemals Ihre Infrastruktur
Compliance: Vereinfachte regulatorische Compliance für DSGVO, HIPAA oder branchenspezifische Anforderungen
Kostenkontrolle: Vorhersehbare Kosten ohne token-basiertes Pricing, das mit der Nutzung skaliert
Anpassung: Vollständige Kontrolle über Modell-Auswahl, Fine-Tuning und Optimierung
Performance: Konsistente Latenz ohne Internetabhängigkeit

Für Organisationen, die sensible Daten verarbeiten oder hochvolumige KI-Fähigkeiten benötigen, bietet ein On-Premises-Deployment mit self hosted LLM oft bessere Wirtschaftlichkeit und Kontrolle als Cloud-Alternativen.

Welche Open-Source-LLMs empfehlen Sie?

Das beste Modell hängt von Ihrem spezifischen Anwendungsfall ab. Wir evaluieren und benchmarken:

Qwen: Starke mehrsprachige Performance, exzellente multimodale Fähigkeiten, zuverlässiger strukturierter Output
DeepSeek: Starke Reasoning-Fähigkeiten, wettbewerbsfähige Leistung bei Programmierung und Mathematik
GLM: Erstklassiges agentisches Coding, mehrstufiges Reasoning, exzellente Tool-Nutzung und UI-Generierung
GPT-OSS: Open-Weight-Reasoning-Modelle von OpenAI, starke Tool-Nutzung und agentische Aufgaben
Mistral/Mixtral: Etablierte Modelle mit starker Community-Unterstützung und effizienter MoE-Architektur

Wir benchmarken jedes Modell mit Ihren tatsächlichen Daten und Anwendungsfällen und messen Genauigkeit, Latenz und Ressourcenanforderungen, bevor wir ein spezifisches Modell empfehlen.

Welche Hardware wird für den Betrieb von LLMs On-Premises benötigt?

Die Hardware-Anforderungen variieren erheblich basierend auf mehreren Faktoren:

Modellauswahl: Verschiedene Modelle haben unterschiedliche Anforderungen an Speicher und Rechenleistung
Quantisierungsstrategie: fp8/int8/fp4/int4 Quantisierung kann den Speicherbedarf drastisch reduzieren
Durchsatzanforderungen: Ein höheres Anfragevolumen erfordert möglicherweise zusätzliche GPUs oder Lastverteilung
Anwendungsfall: Chat-Inferenz, Batch-Verarbeitung und RAG-Workloads haben unterschiedliche Ressourcenprofile

Wir bewerten Ihre spezifischen Anforderungen und optimieren entsprechend. Durch Quantisierung, effizientes Serving und die richtige Modellauswahl laufen viele produktive LLM-Deployments auf bescheidener Hardware-Konfiguration statt auf teuren Multi-Node-Clustern. Wir dimensionieren die Infrastruktur passend für Ihren tatsächlichen Bedarf, nicht für theoretische Maxima.

Können wir Modelle für unsere spezifische Domäne fine-tunen?

Ja. Fine-Tuning passt Open-Source-Modelle an Ihre spezifischen Anwendungsfälle, Terminologie und Ihr Domänenwissen an. Wir implementieren:

LoRA/QLoRA: Effizientes Fine-Tuning mit minimalen Ressourcenanforderungen
Domänenadaption: Training auf Ihren Dokumenten, Wissensdatenbanken und Beispielen
Evaluierung: Messung der Genauigkeitsverbesserung bei Ihren spezifischen Aufgaben

Fine-Tuning verbessert die Genauigkeit bei domänenspezifischen Aufgaben und ermöglicht die Nutzung kleinerer, spezialisierter Modelle. Dies reduziert Kosten und Latenz bei gleichzeitig beibehaltener oder verbesserter Genauigkeit und hält sensible Daten privat und unter vollständiger On-Premises-Kontrolle.

Wie lange dauert das Deployment einer On-Premises-LLM-Plattform?

Eine produktionsreife On-Premises AI infrastructure Plattform benötigt typischerweise 8-14 Wochen:

Wochen 1-3: Use-Case-Definition, Modell-Evaluierung, Hardware-Dimensionierung
Wochen 4-6: Infrastruktur-Setup, Modell-Optimierung, initiales Deployment
Wochen 7-10: Integration mit bestehenden Systemen, Fine-Tuning (falls erforderlich)
Wochen 11-14: Produktions-Deployment, Monitoring, Dokumentation

Proof-of-Concept-Deployments, die spezifische Fähigkeiten demonstrieren, sind in 2-3 Wochen möglich.

Wie stellen Sie sicher, dass die KI-Plattform sicher bleibt?

Sicherheit ist in jeder Schicht integriert:

Netzwerk-Isolation: LLM-Infrastruktur operiert innerhalb Ihres sicheren Netzwerk-Perimeters
Authentifizierung & Autorisierung: Integration mit Ihren bestehenden Identitätssystemen
Audit-Logging: Vollständige Nachverfolgbarkeit aller KI-Anfragen und -Antworten
Data Governance: Keine externen API-Aufrufe, keine Daten verlassen Ihre Infrastruktur
Modell-Provenienz: Überprüfbare Modell-Quellen, Scanning auf Schwachstellen

Wir implementieren Sicherheitskontrollen, die für Ihre Compliance-Anforderungen geeignet sind, sei es Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen oder staatliche Regulierungen.

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