Self-Hosted KI

KI im eigenen Rechenzentrum

Nicht jede Aufgabe gehört zu einem großen Anbieter. Wenn Ihre Daten das Haus nicht verlassen dürfen, betreiben wir das Modell dort, wo die Daten ohnehin liegen – auf Ihrer Hardware oder in einem deutschen Rechenzentrum.

Machbarkeit klären

4,7/5

Bewertungen

Self-Hosting ist kein Selbstzweck

Ein selbst betriebenes Modell ist nicht automatisch die sicherere oder günstigere Wahl. Es lohnt sich, wenn eine harte Anforderung dahintersteht: Daten, die das Haus nicht verlassen dürfen, ein Betriebsrat, der externe Verarbeitung ausschließt, eine Aufgabe mit so hohem Durchsatz, dass Nutzungspreise aus dem Ruder laufen – oder ein Modell, das es fertig gar nicht gibt, weil es auf Ihre eigenen Daten trainiert werden muss. Trifft nichts davon zu, sagen wir das und Sie sparen sich den Aufwand.

Wann es sich rechnet

Daten bleiben im Haus

Personenbezogene, medizinische oder vertragsgeschützte Daten, die weder an einen US-Anbieter noch an ein fremdes Rechenzentrum gehen dürfen.

Ein eigenes Modell

Wenn kein fertiges Modell Ihre Aufgabe kann, trainieren wir eins auf Ihren Daten. Für DiNABIOS war das ein eigenes Netz zur Bildauswertung.

Hoher, gleichmäßiger Durchsatz

Bei sehr vielen gleichartigen Anfragen kippt die Rechnung irgendwann zugunsten eigener Hardware. Wo dieser Punkt liegt, rechnen wir vorher aus.

Ohne Internet erreichbar

Produktion, Labor oder Außenstandort ohne verlässliche Leitung: Das Modell läuft dort, wo es gebraucht wird, auch wenn die Verbindung ausfällt.

Was wir dafür aufsetzen

Ein selbst betriebenes Modell ist ein Stück Infrastruktur, kein Download. Dazu gehören Hardware oder gemietete GPU-Kapazität, ein Weg, das Modell auszurollen und zu aktualisieren,

eine Schnittstelle für Ihre Anwendungen, Zugriffsschutz und Monitoring – und jemand, der merkt, wenn etwas nicht mehr läuft.

Wir bauen das als Infrastructure-as-Code auf, so wie unsere übrigen Plattformen: nachvollziehbar, wiederherstellbar und ohne handgeklickte Sonderwege, die nur einer kennt. Für DiNABIOS läuft

diese Kette seit Jahren in der Hetzner Cloud in Deutschland, mit eigener Firewall und VPN-Zugriff.

Der ehrliche Vergleich

Ein großes Modell bei einem Anbieter ist fast immer besser und billiger, solange die Daten dorthin dürfen. Selbst betriebene Modelle sind kleiner, brauchen mehr Pflege und kosten

Grundlast, ob sie genutzt werden oder nicht.

Dafür bekommen Sie: keinen Dritten im Datenpfad, planbare Kosten statt nutzungsabhängiger Rechnungen, und ein Modell, das sich nicht ohne Ihr Zutun ändert. Für viele Aufgaben ist die

gemischte Lösung die richtige – das meiste beim Anbieter, das Heikle im eigenen Haus.

Wenn ein fertiges Modell nicht reicht

Manche Aufgaben kann kein Modell von der Stange. Für <a href=“/biotech/bildauswertung-ki-modelle/“>DiNABIOS<br /> haben wir ein eigenes neuronales Netz trainiert</a>, das schlagende Herzmuskeln in Rohbildern

erkennt: 48.000 Bilddateien pro Messreihe, 100 Bilder pro Sekunde. Klassische Bildverarbeitung kam nicht hinterher, ein fremdes Modell kannte die Objekte nicht.

Dasselbe gilt für Sprachmodelle, die Ihr Fachvokabular beherrschen sollen. Ob Feintuning eines bestehenden Modells reicht oder ein eigenes Training nötig ist, klären wir an Ihren Daten,

bevor wir ein Angebot machen.