Modellbetrieb auf GPU & CPU
Sprachmodelle laufen über Ollama auf passend dimensionierter Hardware – von der ersten Workstation bis zum dedizierten GPU-Server, abgestimmt auf Modellgröße, Nutzerzahl und Antwortzeit.
Datenschutz & Infrastruktur
Lokale KI: Sprachmodelle auf Ihrer eigenen Infrastruktur
Wenn Vertraulichkeit, Kundenverträge oder Datenhoheit entscheidend sind, betreiben wir Sprachmodelle, Vektorsuche und Transkription direkt auf Ihrer Hardware – sensible Daten verlassen das Haus nicht.
- Ollama & On-Premise LLMs
- RAG mit eigenen Dokumenten
- Whisper-Transkription
- Hybride Architekturen
Kurzantwort
Was ist lokale KI?
Lokale KI bedeutet, dass Sprachmodelle, Vektordatenbanken und Transkriptionsmodelle auf eigener Hardware oder in einer kontrollierten Umgebung laufen – statt in der Cloud eines externen Anbieters. Sensible Dokumente, Kundendaten und internes Fachwissen bleiben dadurch vollständig im Unternehmen.
D'Este Solutions plant, testet und betreibt solche On-Premise-Systeme mit Ollama, offenen Modellen und RAG-Pipelines – als eigenständige Lösung oder als Teil einer hybriden Architektur mit geprüften Cloud-Diensten.
Die Ausgangslage
Warum Cloud-KI nicht immer reicht
In Verträgen, Kalkulationen, Personalunterlagen und technischen Dokumentationen steckt das Wissen, das ein Unternehmen ausmacht. Wer solche Inhalte an einen Cloud-KI-Dienst schickt, überträgt sie an Infrastruktur, die er weder sieht noch kontrolliert. Für einen Textentwurf im Marketing ist das unkritisch – für die Kalkulation des wichtigsten Kunden oder eine Vereinbarung aus der Personalabteilung fällt die Bewertung anders aus.
Dazu kommen Zusagen, die längst gemacht wurden: Geheimhaltungsvereinbarungen, Auftragsverarbeitungsverträge, branchenspezifische Vorgaben aus Gesundheitswesen, Finanzsektor oder öffentlicher Hand. Viele Kundenverträge untersagen die Weitergabe von Projektdaten an Dritte ausdrücklich – und ein externer KI-Anbieter ist ein Dritter. Wer trotzdem automatisieren will, braucht eine Architektur, die diese Grenzen technisch durchsetzt statt sie zu ignorieren; wie das in laufenden Prozessen aussieht, zeigt unsere Seite zur KI-Automation.
Und schließlich die Datenhoheit: Wer ausschließlich auf einen Cloud-Anbieter setzt, hängt an dessen Preismodellen, Modellabkündigungen und Verfügbarkeit. EinOn-Premise LLM dreht das Verhältnis um – Sie entscheiden, welches Modell läuft, wann aktualisiert wird und wo Protokolle liegen. Genau dafür betreiben wir lokale KI mit Ollama auf Hardware, die Ihnen gehört.
Vergleich
Cloud-KI oder lokale KI – was passt wann?
Beide Ansätze haben ihre Berechtigung. Die Tabelle zeigt ehrlich, wo die Unterschiede im Alltag liegen – auch dort, wo die Cloud vorne bleibt.
| Kriterium | Cloud-KI | Lokale KI |
|---|---|---|
| Datenhoheit | Dokumente und Anfragen verlassen das Unternehmen und liegen beim Anbieter. | Alle Daten bleiben auf eigener Hardware im eigenen Netzwerk. |
| Datenschutz & DSGVO | Auftragsverarbeitung, Drittlandtransfer und AV-Verträge müssen einzeln geprüft werden. | Verarbeitung im eigenen Haus – deutlich einfachere datenschutzrechtliche Bewertung. |
| Modellleistung | Zugriff auf die jeweils stärksten verfügbaren Modelle. | Offene Modelle: für viele Fachaufgaben ausreichend, nicht für jede Spitzenanforderung. |
| Latenz & Offline-Betrieb | Abhängig von Internetverbindung und Verfügbarkeit des Anbieters. | Läuft im lokalen Netz – auch ohne Internetzugang und ohne externe Statusseiten. |
| Laufende Kosten | Nutzungsabhängige API-Kosten, bei wachsendem Volumen schwer planbar. | Einmalige Hardware-Investition, danach planbare Betriebskosten. |
| Wartungsaufwand | Betrieb, Updates und Skalierung übernimmt der Anbieter. | Updates, Backups und Modellpflege liegen im Haus – wir richten beides betriebsfertig ein. |
| Skalierung | Praktisch unbegrenzt, per Konfiguration zubuchbar. | Begrenzt durch eigene Hardware, bei Bedarf gezielt erweiterbar. |
Unser Ansatz
Hybrid statt dogmatisch
Die Frage ist selten „Cloud oder lokal?", sondern: Welche Daten dürfen wohin? Wir bewerten pro Aufgabe, ob ein offenes Modell auf eigener Hardware genügt oder ein Cloud-Modell wirtschaftlicher bleibt. Das Ergebnis ist häufig ein hybrides System, in dem lokale KI die sensiblen Schritte übernimmt und geprüfte Cloud-Dienste die unkritischen.
Routing-Regeln entscheiden pro Datenkategorie, welcher Weg genutzt wird – nachvollziehbar protokolliert und jederzeit anpassbar. So bleibt die Architektur offen: Eine Wissenssuche mit RAG kann komplett lokal laufen, während eine Datenbank-Auswertungje nach Inhalt lokal oder in der Cloud rechnet.
- Personenbezogene und vertrauliche Daten: lokales Modell auf eigener Hardware
- Allgemeine Recherche und unkritische Texte: geprüfte Cloud-Dienste
- Routing pro Datenkategorie – mit Protokoll statt Bauchgefühl
- Modellwechsel ohne Umbau der Anwendung
Betrieb
Sicherer Betrieb auf eigener Hardware
Ein lokales Modell zu starten ist einfach – es dauerhaft sicher zu betreiben ist die eigentliche Aufgabe. Diese vier Bausteine gehören bei uns immer dazu.
Rollen & Berechtigungen
Wer welche Dokumente abfragen darf, bestimmt Ihr bestehendes Rechtekonzept – das KI-System setzt es bei jeder einzelnen Anfrage durch.
Monitoring & Auslastung
GPU-Auslastung, Antwortzeiten und Warteschlangen werden laufend überwacht, damit das System auch unter Last verlässlich antwortet.
Nachvollziehbare Protokolle
Jede Anfrage, jede verwendete Quelle und jede Antwort wird protokolliert – als Grundlage für interne Revision und Datenschutznachweise.
Einsatzfelder
Wo lokale KI heute produktiv arbeitet
Sechs Muster aus umgesetzten Projekten – vom Handwerksbetrieb mit Sprach-Aufmaß bis zur Datenschutzberatung mit interner Vertragsprüfung.
Interne Wissenssuche (RAG)
Mitarbeitende fragen Handbücher, Verträge, QM-Dokumente und Projektwissen natürlichsprachlich ab – Suche und Antwort entstehen vollständig im eigenen Netz.
Lokale Transkription mit Whisper
Besprechungen, Aufmaße und Serviceberichte werden auf eigener Hardware transkribiert und strukturiert – ohne Audio-Upload zu Dritten.
Datenschutz-Prüfung von AV-Verträgen
AV-Verträge, Verfahrensbeschreibungen und TOMs werden intern voranalysiert – mit Ampelbewertung nach definierten Prüfkriterien.
Tool-Calling auf eigener Hardware
Lokale Modelle steuern klar definierte Werkzeuge: Datenbankabfragen, Dateiablage, Terminvorschläge – mit kontrollierten Schreibrechten.
Dokumentenanalyse
Verträge, Ausschreibungen und technische Unterlagen werden lokal ausgelesen, klassifiziert und zusammengefasst – auch in großen Beständen.
Chat mit internen Dokumenten
Ein interner Assistent beantwortet Fragen auf Basis Ihrer Ablage – mit Quellenangabe und Berechtigungsprüfung bei jeder Antwort.
Vorgehen
In drei Schritten zum eigenen KI-System
Erst klassifizieren, dann messen, dann investieren – so entsteht ein System, das zu Daten, Hardware und Budget passt.
- 01
Datenklassifizierung
Wir trennen sensible, interne und unkritische Datenströme, bevor ein Modell angebunden wird. Daraus entstehen die Routing-Regeln, die später entscheiden, was lokal bleibt und was nicht.
- 02
Modell- und Infrastrukturtest
Antwortqualität, Laufzeit, Hardwarebedarf und Kosten werden mit echten Dokumenten und Fragen aus Ihrem Alltag gemessen – nicht mit Demo-Daten. Erst danach fällt die Hardware-Entscheidung.
- 03
Sicherer Betrieb
Logging, Rollen, Updates, Backups und Modellwechsel werden fester Teil der Lösung – auf Wunsch mit laufender Betreuung durch D'Este Solutions.
FAQ
Häufige Fragen zu lokaler KI
Antworten auf die Fragen, die in Erstgesprächen zu On-Premise-Systemen am häufigsten fallen.
Was ist ein On-Premise LLM?
Ein On-Premise LLM ist ein Sprachmodell, das auf unternehmenseigener Hardware läuft statt in der Cloud eines Anbieters. Anfragen, Dokumente und Antworten verlassen das eigene Netzwerk nicht. Typische Bausteine sind Ollama für den Modellbetrieb, offene Modelle wie Llama oder Mistral und eine Vektordatenbank für die Dokumentensuche.
Ist lokale KI automatisch besser als Cloud-KI?
Nein. Lokale KI ist vor allem dann sinnvoll, wenn Datenschutz, Datenhoheit, Latenz oder Offline-Fähigkeit wichtiger sind als maximale Modellleistung. Für viele Fachaufgaben reichen offene Modelle aus; wo höchste Qualität nötig ist, bindet ein hybrides Setup Cloud-Modelle kontrolliert ein.
Welche Hardware braucht ein lokales Sprachmodell?
Das hängt von Modellgröße, Nutzerzahl und gewünschter Antwortzeit ab. Für erste Prototypen reicht oft vorhandene Hardware oder eine Workstation mit aktueller GPU; produktive Systeme mit mehreren Nutzern profitieren von dedizierten GPU-Servern. Der Bedarf wird im Infrastrukturtest gemessen, bevor investiert wird.
Ist lokale KI DSGVO-konform?
Der lokale Betrieb vereinfacht die DSGVO-Bewertung erheblich, weil keine Daten an externe Dienste oder in Drittländer übertragen werden und Auftragsverarbeitungsverträge mit KI-Anbietern entfallen. Verantwortlich bleibt das Unternehmen trotzdem – etwa für Berechtigungen, Löschkonzepte und Protokollierung, die wir mit einrichten.
Kann lokale KI mit Cloud-Diensten wie OpenAI kombiniert werden?
Ja, hybride Architekturen sind häufig die wirtschaftlichste Lösung: Sensible Schritte laufen lokal, unkritische Analysen oder besonders anspruchsvolle Generierung über geprüfte Cloud-Dienste. Routing-Regeln entscheiden pro Datenkategorie, welcher Weg genutzt wird – nachvollziehbar protokolliert.
Was kostet der Einstieg in lokale KI?
Der typische Einstieg ist ein Prototyp auf Test-Hardware mit Ihren echten Dokumenten zu überschaubarem Festpreis. Erst wenn Antwortqualität und Laufzeit überzeugen, wird in dedizierte Hardware investiert. So vermeiden Sie Fehlinvestitionen in GPUs, die am Ende das falsche Modell bedienen.
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Erstgespräch zur lokalen KI
Schildern Sie kurz, um welche Daten und Prozesse es geht – wir antworten in der Regel innerhalb eines Werktags mit einer ersten Einschätzung.
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