Lokale KI-Modelle (LLM)
Betrieb eigener Sprachmodelle für interne Assistenzsysteme, Wissensdatenbanken oder Automatisierung.
Dell Workstations und Server für künstliche Intelligenz, Machine Learning und datenintensive Anwendungen – individuell konfiguriert für Ihr Unternehmen, Ihre Daten und Ihre Workloads.
Viele Unternehmen stoßen bei KI-Projekten schnell an Grenzen: steigende Cloud-Kosten, sensible Daten, unzureichende Performance oder fehlende GPU-Ressourcen. Lokale KI-Systeme schaffen hier eine stabile, kontrollierbare und wirtschaftliche Grundlage.
Verarbeitung sensibler Daten direkt im eigenen Unternehmen – ohne externe Abhängigkeiten.
Keine laufenden Cloud-Kosten bei intensiver Nutzung oder großen Datenmengen.
Direkter Zugriff auf GPU-Ressourcen ohne Latenzen oder geteilte Infrastruktur.
KI-Systeme kommen in unterschiedlichsten Unternehmensbereichen zum Einsatz – von Analyse bis Automatisierung.
Betrieb eigener Sprachmodelle für interne Assistenzsysteme, Wissensdatenbanken oder Automatisierung.
Analyse von Bild- und Videodaten für Qualitätskontrolle, Sicherheit oder Produktionsprozesse.
Auswertung großer Datenmengen zur Optimierung von Prozessen und Entscheidungsfindung.
Klassifikation, Texterkennung und automatisierte Prozesse in Verwaltung und Produktion.
Je nach Anforderung kommen unterschiedliche Systemtypen zum Einsatz – von lokalen Workstations bis zu skalierbaren GPU-Servern.
Für Entwicklung, Testing und kleinere KI-Modelle – leistungsstarke Einzelarbeitsplätze mit GPU-Unterstützung.
Für produktive KI-Workloads, Training und skalierbare Inferenz – ausgelegt für hohe Datenmengen und Dauerbetrieb.
Wir unterstützen Unternehmen im Raum Osnabrück, Münster und Umgebung bei der Planung und Umsetzung leistungsfähiger KI-Infrastrukturen – abgestimmt auf konkrete Anwendungsfälle und bestehende IT-Strukturen.
Ein lokales KI-System lohnt sich insbesondere dann, wenn sensible Daten verarbeitet werden, wiederkehrende KI-Workloads bestehen oder Cloud-Kosten reduziert werden sollen.
Ob eine Workstation ausreicht oder ein Server benötigt wird, hängt von Modellgröße, Nutzerzahl, Datenmenge und dem geplanten Dauerbetrieb ab.
Ja, Systeme werden auf Basis konkreter Anwendungen, GPU-Anforderungen und bestehender IT-Strukturen individuell abgestimmt.