Lokale KI-Modelle: LLMs datenschutzkonform auf eigenen Servern betreiben

Warum lokale KI-Modelle immer attraktiver werden

Nicht jedes Unternehmen möchte seine Daten in die Cloud eines US-amerikanischen Anbieters senden. Branchen wie Gesundheitswesen, Recht, Finanzwesen und öffentliche Verwaltung haben besonders strenge Datenschutzanforderungen. **Lokale KI-Modelle** bieten hier die perfekte Lösung: Die Daten verlassen niemals das eigene Netzwerk.

Vorteile des Self-Hosting

•Volle Datenkontrolle: Keine Datenübertragung an Dritte, kein Risiko ungewollter Nutzung für KI-Training

•DSGVO-Compliance: Personenbezogene Daten bleiben im eigenen Rechenzentrum oder bei einem europäischen Hoster

•Keine laufenden API-Kosten: Nach der Initialinvestition fallen keine Token-basierten Kosten mehr an

•Anpassbarkeit: Modelle können per Fine-Tuning auf spezifische Unternehmensdomänen trainiert werden

•Verfügbarkeit: Keine Abhängigkeit von der Erreichbarkeit externer APIs

Die besten Open-Source-Modelle für den Unternehmenseinsatz

#### Llama 3.1 (Meta)

•Verfügbar in 8B, 70B und 405B Parametern

•Hervorragende Leistung bei Textverarbeitung und Programmierung

•Kommerzielle Nutzung erlaubt

#### Mistral / Mixtral (Mistral AI)

•Europäisches Unternehmen, starke mehrsprachige Fähigkeiten

•Mixtral 8x7B bietet exzellentes Preis-Leistungs-Verhältnis

•Apache-2.0-Lizenz für maximale Flexibilität

#### Qwen 2.5 (Alibaba)

•Besonders stark bei Programmieraufgaben und mehrsprachigen Inhalten

•Verschiedene Größen verfügbar

Faustregel: Für einfache Aufgaben wie Zusammenfassungen und Klassifizierung reichen 7B-Modelle. Für komplexe Aufgaben wie Code-Generierung oder Analyse empfehlen wir mindestens 70B-Parameter-Modelle.

Hardware-Anforderungen

| Modellgröße | GPU-VRAM | Empfohlene Hardware |

|-------------|----------|---------------------|

| 7B Parameter | 8-16 GB | NVIDIA RTX 4090 oder A4000 |

| 13B Parameter | 16-24 GB | NVIDIA A5000 oder L40 |

| 70B Parameter | 80+ GB | NVIDIA A100 80GB oder 2x A6000 |

Software-Stack für lokales Hosting

1. **Ollama**: Einfachste Lösung zum Betrieb lokaler Modelle. Installation in Minuten, REST-API inklusive.

2. **vLLM**: Hochperformante Inference-Engine für Produktionsumgebungen mit Batching und hohem Durchsatz.

3. **Text Generation Inference (TGI)**: Hugging Face-Lösung mit optimierter Inference und Docker-Support.

4. **LocalAI**: OpenAI-kompatible API als Drop-in-Ersatz für bestehende Integrationen.

Kostenvergleich: Cloud vs. Self-Hosting

Bei intensiver Nutzung (ab ca. 100.000 Anfragen/Monat) amortisiert sich Self-Hosting typischerweise innerhalb von 6-12 Monaten. Für kleinere Volumina sind Cloud-APIs oft wirtschaftlicher.

Fazit

Lokale KI-Modelle sind eine realistische Option für Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen oder großem Nutzungsvolumen. BENFILO unterstützt Sie bei der Auswahl, Einrichtung und Optimierung Ihrer lokalen KI-Infrastruktur.