GPU-Server & KI-Workstations konfigurieren

Darauf können Sprachmodelle wie Qwen, Llama, Mistral oder DeepSeek auf eigener Hardware betrieben werden – beispielsweise für Dokumentensuche, Wissensmanagement, Recherche, interne Assistenzsysteme und die Nutzung betriebsinternen Know-hows.
Die Wahl des KI-Modells bleibt flexibel. Modelle können je nach Anwendungsfall ausgewählt, ergänzt oder ausgetauscht werden. Auch eigene Anwendungen, Schnittstellen und unternehmensspezifische Workflows lassen sich darauf aufbauen.
Darüber hinaus kann die KI mit internen Dokumenten, Richtlinien und Wissensbeständen erweitert werden, um Begriffe, Zusammenhänge und Prozesse des eigenen Unternehmens besser nutzbar zu machen. Ideal für Unternehmen, die KI-Technologie lokal, sicher und zuverlässig unter eigener Kontrolle betreiben möchten.
Keine Cloud-Anbindung. Keine laufenden Abokosten.
Ihre Daten bleiben im Unternehmen.

Dieser umfasst typische KI-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch sowie die dafür benötigte GPU-Basis mit NVIDIA-Treibern, CUDA, cuDNN und Docker.
Über die containerbasierte Umgebung können eigene Frameworks, Bibliotheken und projektspezifische Anwendungen sauber ergänzt oder unabhängig voneinander betrieben werden. Das reduziert Einrichtungsaufwand und schafft eine stabile Grundlage für Entwicklung, Training, Inferenz und produktive KI-Anwendungen.