Private LLM Deployment
Private LLM Deployment von der Nica Systems GmbH – für Unternehmen in Düsseldorf, im Rheinland und in ganz Nordrhein-Westfalen, auf Wunsch deutschlandweit.
Ein Private LLM wird in einer kontrollierten On-Premises- oder Cloud-Umgebung betrieben und lässt sich über Retrieval-Augmented Generation mit freigegebenem Unternehmenswissen verbinden. Wir planen Modell, Infrastruktur, Datenzugriffe, Rollen, Protokollierung und Integration als zusammenhängendes System. Rechtliche und regulatorische Konformität wird dabei anhand des konkreten Einsatzes bewertet.
- Unternehmenswissen nutzen. Datenhoheit konsequent behalten.
- Für Unternehmen, die Sprachmodelle mit erhöhten Anforderungen an Datenhoheit, Zugriffskontrolle und Integration einsetzen möchten.
- Kontrollierte Datenflüsse: Betriebsort, Wissensquellen und externe Verbindungen werden passend zum gewählten Architekturmodell festgelegt.
- Geregelter Zugriff: Rollen und Berechtigungen begrenzen Nutzung und verfügbares Wissen nach dem fachlichen Bedarf.
- Kontextbezogene Antworten: RAG kann freigegebene Wissensquellen einbinden und Quellenbezug für Antworten bereitstellen.
Ausgangslage
Sensible Daten, interne Wissensbestände und fachliche Berechtigungen brauchen eine KI-Architektur, die Zugriff und Betrieb nachvollziehbar steuert.
Leistungsumfang
Private Deployment
Betrieb geeigneter Sprachmodelle in einer On-Premises- oder privaten Cloud-Umgebung mit definierten Netzwerkverbindungen.
Datenfluss und Governance
Datenquellen, Verarbeitung, Aufbewahrung und mögliche externe Verbindungen werden dokumentiert und technisch begrenzt.
RAG-Integration
Anbindung Ihrer Dokumente, Wikis und Datenbanken via Retrieval-Augmented Generation – das Modell antwortet auf Basis Ihrer Daten.
Zugriffskontrolle
Rollenbasierte Zugriffsrechte, eine zum Zweck passende Protokollierung und die mögliche Integration in bestehende IAM-Systeme.
Modellanpassung
Je nach Use Case prüfen wir Prompting, RAG, Fine-Tuning oder eine Kombination und validieren die Qualität anhand geeigneter Beispiele.
Betriebsunterstützung
Updates, Kapazität, Überwachung und Störungsbearbeitung werden passend zur gewählten Infrastruktur und zum vereinbarten Serviceumfang geplant.
Wann ein privates LLM sinnvoll sein kann
Sensible Daten
Für vertrauliche Unternehmensdaten kann eine kontrollierte Betriebsumgebung mit klar begrenzten Datenflüssen erforderlich sein.
Planbarer Eigenbetrieb
Bei regelmäßigem Volumen kann ein eigenes Betriebsmodell gegenüber rein nutzungsabhängigen APIs geprüft werden.
Erhöhte Governance-Anforderungen
Kontrollierte Datenflüsse, differenzierte Berechtigungen und nachvollziehbarer Betrieb können eine private Architektur begründen.
Die Risiken öffentlicher KI-Dienste
Der Nutzen von KI ist unbestritten. Der Weg dorthin über öffentliche Dienste erzeugt Probleme, die viele erst spät bemerken.
Mitarbeiter füttern längst öffentliche Dienste
Wenn Mitarbeitende nicht freigegebene KI-Dienste nutzen, können Verträge, Kundendaten oder Quellcode außerhalb der vorgesehenen Systeme verarbeitet werden. Wir stellen eine leistungsfähige, freigegebene Alternative im Haus bereit – damit Schatten-KI keinen Anreiz mehr hat.
Datenabfluss in Drittländer
Jede Anfrage verlässt Ihr Haus. Wo genau verarbeitet, wie lange gespeichert, ob zum Training verwendet wird, bestimmen die Nutzungsbedingungen des Anbieters – und die ändert er einseitig. Wir planen On-Premises- oder private Cloud-Architekturen mit dokumentierten und technisch begrenzten Verbindungen entsprechend Ihrem Betriebsmodell.
Keine Nachvollziehbarkeit, wer was gefragt hat
Wenn eine KI-Auskunft eine Geschäftsentscheidung beeinflusst, muss nachvollziehbar sein, wer sie wann auf welcher Grundlage erhalten hat. Öffentliche Dienste geben Ihnen diese Protokolle nicht. Rollenbasierte Zugriffe und eine angemessene Protokollierung werden passend zu Zweck, Datenklassen und internen Anforderungen geplant.
Generische Modelle kennen Ihr Unternehmen nicht
Ein Standardmodell weiß nichts über Ihre Produkte, Verträge und Terminologie. Es antwortet plausibel klingend und trotzdem falsch – die gefährlichste Kombination im Arbeitsalltag. RAG kann freigegebene Dokumente als Kontext bereitstellen und Quellen anzeigen. Fachliche Validierung und definierte Grenzen bleiben trotzdem erforderlich.
Ablauf
Discovery
Use Cases, Datenschutzanforderungen und Infrastruktur gemeinsam klären.
Architektur
Auswahl von Basismodell und Ansatz (RAG, Fine-Tuning oder Hybrid).
Deployment
Setup der GPU-Infrastruktur, Sicherheits-Konfiguration und Netzwerkisolierung.
Integration
Anbindung Ihrer Wissensbasis, Vektordatenbank und bestehender Systeme.
Betrieb
Managed Betrieb, Modell-Updates und laufende Optimierung.
Das erhalten Sie
- Privates LLM in Ihrer Infrastruktur
- RAG-Anbindung an Ihre Wissensbasis
- Rollen- und Protokollierungskonzept
- Managed Betrieb inkl. Updates & Skalierung
Externe KI-API vs. Privates LLM
Welche Variante passt, hängt von Datenklassen, Integrationen, Nutzungsvolumen, Anbieterbedingungen und dem Aufwand für Infrastruktur und Betrieb ab.
- Datenhoheit: Externe KI-API – Daten verlassen das Haus; Privates LLM – Bleiben in Ihrer Infrastruktur
- Datenschutzbewertung: Externe KI-API – Anbieter- und Vertragsmodell prüfen; Privates LLM – Use Case und Architektur prüfen
- Kostenmodell: Externe KI-API – Nutzungsabhängige Gebühren; Privates LLM – Infrastruktur und Betrieb
- Anpassung an Ihre Daten: Externe KI-API – Begrenzt; Privates LLM – Fine-Tuning & RAG
Häufige Fragen
Welche Modelle setzen Sie ein?
Die Auswahl richtet sich nach Use Case, Sprache, Qualitätsanforderung, Hardware, Lizenzbedingungen und gewünschter Betriebsform. Geeignete offene Modelle werden anhand dieser Kriterien verglichen und mit repräsentativen Aufgaben validiert.
Verlassen unsere Daten die kontrollierte Umgebung?
Die Architektur kann für On-Premises- oder private Cloud-Umgebungen mit begrenzten externen Verbindungen geplant werden. Welche Datenflüsse tatsächlich bestehen, wird im Architektur- und Betriebsmodell dokumentiert.
Wann ist ein privates LLM sinnvoll?
Wenn Datenhoheit, spezifische Wissensquellen, fein gesteuerte Berechtigungen oder eine tiefe Systemintegration den zusätzlichen Infrastruktur- und Betriebsaufwand rechtfertigen. Das prüfen wir anhand Ihres Use Cases.
Kontakt
Nica Systems GmbH, Reisholzer Bahnstraße 41, 40599 Düsseldorf
Telefon: 0211 17520840
E-Mail: Kontaktformular
Erreichbarkeit: Mo–Fr 09:00–17:00 Uhr, Incident Response rund um die Uhr
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