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Phase 01

Analyse – Wann brauchen Sie lokale LLMs?

Besonders bei sensiblen Daten: lokal statt Cloud.

Wir identifizieren gemeinsam, wo lokale Sprachmodelle für Ihr Projekt sinnvoll sind – etwa bei sensiblen Daten, Compliance-Anforderungen oder wenn Sie maximale Kontrolle über Daten und Modelle brauchen.

  • Bewertung Ihrer Datenlage & Compliance-Anforderungen
  • Identifikation von Use-Cases für lokale vs. API-basierte Modelle
  • Definition von Anforderungen für Modellauswahl & Integration
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Warum lokal?

Bei sensiblen Daten, strengen Compliance-Vorgaben oder wenn Sie volle Kontrolle brauchen – lokale LLMs sind die Lösung.

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Phase 02

Unser Setup – RTX 6000 & lokale LLM-Stacks

Wir haben die Hardware – deshalb können wir Ihre Projekte lokal umsetzen.

Wir betreiben bereits eine leistungsstarke lokale KI-Infrastruktur mit RTX 6000 (96GB VRAM), Threadripper PRO und 128 GB RAM. Mit Ollama, LM Studio und vLLM können wir große Modelle wie Qwen, GPT-OSS und Code-Modelle vollständig lokal betreiben – ohne Cloud-Abhängigkeit.

  • RTX 6000 mit 96GB VRAM für große Modelle bis 120B Parameter
  • Ollama, LM Studio & vLLM als bewährte Local-LLM-Stacks
  • Vollständig lokal – keine Datenübertragung, maximale Datensicherheit
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Ihr Vorteil

Sie müssen keine Hardware anschaffen – wir nutzen unser Setup für Ihre Projekte, besonders bei sensiblen Daten.

Phase 03

Modellauswahl – passende Modelle für Ihr Projekt

Wir wählen die richtigen Modelle aus unserem Setup für Ihre Aufgaben.

Basierend auf Ihren Anforderungen wählen wir passende Modelle aus unserem lokalen Stack – von Code-Modellen wie Qwen Coder über allgemeine LLMs bis hin zu spezialisierten Varianten. Wir konfigurieren System-Prompts, Guardrails und definieren, wo lokale Modelle vs. API-Modelle eingesetzt werden.

  • Auswahl passender Modelle aus unserem lokalen Setup
  • Konfiguration für Ihre spezifischen Use-Cases
  • Hybrid-Ansatz: lokal für sensible Daten, APIs wo sinnvoll
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Hybrid gedacht

Local First, aber nicht Local Only – wo sinnvoll, kombinieren wir lokale Modelle mit OpenAI, Anthropic & Google Gemini.

Phase 04

Umsetzung – Ihr Projekt mit unserem lokalen Setup

Wir nutzen unsere Infrastruktur für Ihre Anwendung.

Wir entwickeln Ihre Lösung mit unseren lokalen LLMs – sei es ein interner Assistent, eine Code-Generierung, Content-Workflows oder Integrationen in Ihre Systeme. Alles läuft lokal auf unserer Hardware, Ihre sensiblen Daten verlassen nie unsere Infrastruktur.

  • Entwicklung mit lokalen Modellen auf unserem RTX-6000-Setup
  • Integration in Ihre Workflows, Tools oder APIs
  • Vollständige Datensicherheit – keine Cloud-Übertragung
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Ihre Daten bleiben lokal

Besonders wichtig bei sensiblen Daten: Alles läuft auf unserer Hardware, keine Übertragung an externe APIs.

Phase 05

Betrieb – Monitoring & Weiterentwicklung

Ihr Projekt läuft stabil auf unserer lokalen Infrastruktur.

Wir überwachen Performance, aktualisieren Modelle und entwickeln Ihre Lösung kontinuierlich weiter – + alles auf unserer lokalen Hardware. Bei Bedarf können wir auch Optionen für einen eigenen Setup bei Ihnen besprechen.

  • Monitoring & Performance-Optimierung auf unserem Setup
  • Regelmäßige Updates von Modellen & Anwendungen
  • Skalierung & Erweiterung um neue Use-Cases
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Nächster Schritt

Besprechen Sie Ihr Projekt mit uns – wir zeigen, wie wir es lokal umsetzen können, besonders bei sensiblen Daten.