GPU & Inferenz
Hardware, Beschleuniger, Quantisierung, Skalierung und Ausfallsicherheit an Workloads anpassen.
AOIT AI Solutions · Modelle verlässlich betreiben
Vom Pilotmodell zum stabilen KI-Betrieb
Produktive KI benötigt mehr als Rechenleistung. Wir verbinden GPU- und Inferenzplattformen mit Modellregistrierung, sicheren Endpunkten, Qualitätsprüfungen, Kostenkontrolle, Protokollierung und geregelten Updates. So bleibt nachvollziehbar, welche Modellversion mit welchen Daten und Richtlinien im Einsatz ist.
Ihr Ergebnis
Eine skalierbare KI-Plattform mit kontrollierten Modellversionen, messbarer Qualität und transparenten Betriebskosten.
Model Gateway
Zentrale, abgesicherte Zugänge zu internen und externen Modellen mit Richtlinien und Kostenlimits.
Evaluation & Observability
Qualität, Latenz, Tokenverbrauch, Fehler, Drift und sicherheitsrelevante Ereignisse überwachen.
Modell-Lifecycle
Versionen, Freigaben, Rollback, Tests und Änderungen kontrolliert in den Betrieb überführen.
AOIT Vorgehensmodell
Kontrolliert vom Anwendungsfall in den Betrieb.
Wir kombinieren Prozessverständnis, IT-Architektur, Sicherheit und Betrieb. Ein klar abgegrenzter Pilot schafft belastbare Erkenntnisse, bevor eine Lösung skaliert wird.
- 01Workloads und Leistungsziele bestimmen
- 02Plattform und Betriebsmodell wählen
- 03Evaluation und Monitoring integrieren
- 04Lifecycle und Kosten steuern
Plattformarchitektur
Rechenleistung, Datenhoheit und Betriebsaufwand ausbalancieren.
Die passende Architektur richtet sich nach Modellen, Latenz, Datenmenge, Schutzbedarf und Auslastung. AOIT vergleicht externe Modell-APIs, dedizierte Endpunkte, Private Cloud und lokale GPU-Systeme, bevor Hardware oder langfristige Kapazitäten beschafft werden.
On-Premises, Rechenzentrum oder hybrid
Sensible Workloads können auf dedizierten Systemen oder virtualisierten Plattformen wie Proxmox VE betrieben werden; schwankende Lasten lassen sich bei geeigneter Datenklasse mit externen Diensten ergänzen. Netzwerk, Identität und Verschlüsselung verbinden beide Welten kontrolliert.
GPU- und Kapazitätsplanung
Modellgröße, Quantisierung, Kontextlänge, gleichzeitige Nutzer und gewünschte Antwortzeit bestimmen Speicher- und Rechenbedarf. Wir testen reale Anfragen, statt die Plattform allein nach theoretischen Spitzenwerten zu dimensionieren.
Verfügbarkeit und Datenpfade
Modellendpunkte, Vektordatenbank, Objektspeicher, Secrets, Protokolle und Managementzugänge werden als Gesamtsystem geplant. Redundanz, Backup, Wartungsfenster und Wiederanlauf richten sich nach der Kritikalität des Geschäftsprozesses.
LLMOps
Modelle kontrolliert bereitstellen, bewerten und ändern.
LLMOps überträgt bewährte Betriebsprinzipien auf generative KI. Neben Codeversionen müssen auch Modell, Prompt, Retrieval-Konfiguration, Evaluationsdaten und Schutzrichtlinien gemeinsam nachvollziehbar bleiben.
Model Gateway und Zugriff
Ein zentraler Zugang bündelt interne und externe Modelle, authentifiziert Anwendungen und setzt Kontingente, erlaubte Modelle und Datenregeln durch. Fachanwendungen erhalten nur die Endpunkte und Funktionen, die sie tatsächlich benötigen.
Evaluation vor Freigabe
Definierte Tests messen Antworttreue, Quellenbezug, Sicherheit, Latenz und Kosten für reale Aufgaben. Änderungen werden zunächst gegen Referenzfälle geprüft und erst nach fachlicher sowie technischer Freigabe in die produktive Umgebung übernommen.
Versionierung und Rollback
Modellversion, Systemprompt, Parameter, Datenstand und Anwendungscode bilden eine freigegebene Einheit. Wenn Qualität oder Stabilität abfallen, ermöglicht ein dokumentierter Rollback die Rückkehr zu einem bekannten Betriebsstand.
Managed AI Operations
Qualität, Sicherheit und Kosten dauerhaft beobachten.
Eine erfolgreiche Demonstration ist noch kein stabiler Dienst. Produktiver Betrieb braucht Zuständigkeiten, Serviceziele, Kapazitätsreserven, Protokollierung und einen geregelten Umgang mit Störungen und Modelländerungen.
Observability und Qualitätsdrift
Wir überwachen Verfügbarkeit, Latenz, Auslastung, Tokenverbrauch, Fehlerraten und sicherheitsrelevante Ereignisse. Stichproben und Referenztests zeigen, ob Antworten nach Daten-, Prompt- oder Modelländerungen messbar schlechter werden.
Kosten und Ressourcen steuern
Quoten, Caching, kleinere Spezialmodelle, Batch-Verarbeitung und zeitgesteuerte GPU-Ressourcen helfen, Kosten je Anwendungsfall sichtbar zu machen. Kapazität wird anhand tatsächlicher Nachfrage erweitert und nicht pauschal vorgehalten.
Backup, Wiederanlauf und Exit
Konfigurationen, Prompts, Evaluationssätze, Indizes und betriebsrelevante Metadaten werden gesichert. Für kritische Dienste planen wir Ersatzmodelle, Wiederherstellung und den Wechsel von Anbieter oder Plattform, damit kein einzelner Endpunkt zum dauerhaften Risiko wird.
Häufige Fragen
Was Unternehmen vor der Umsetzung wissen sollten.
Die Antworten ordnen die wichtigsten technischen und organisatorischen Fragen ein. Der konkrete Leistungsumfang richtet sich nach Anwendung, Daten und Betriebsmodell.
Was ist der Unterschied zwischen MLOps und LLMOps?
MLOps beschreibt den Lebenszyklus klassischer Machine-Learning-Modelle. LLMOps ergänzt Anforderungen großer Sprachmodelle wie Prompt-Versionierung, Retrieval-Konfiguration, Token- und Kontextkosten, Sicherheitsfilter sowie Evaluation offener Textausgaben und angebundener Werkzeuge.
Kann Proxmox für Private-AI-Workloads eingesetzt werden?
Ja, Proxmox VE kann eine Basis für virtualisierte oder containerisierte Private-AI-Dienste bilden, sofern GPU-Unterstützung, Treiber, Speicher, Netzwerk und Hochverfügbarkeit zum Workload passen. Ob Virtualisierung oder dedizierte Systeme sinnvoller sind, wird anhand Leistung und Betriebsziel geprüft.
Wann lohnt sich eine eigene GPU-Infrastruktur?
Eine eigene Plattform kann bei sensiblen Daten, planbarer hoher Auslastung, niedrigen Latenzanforderungen oder besonderer technischer Kontrolle sinnvoll sein. Für unregelmäßige Lasten und Experimente sind externe Endpunkte oft wirtschaftlicher; hybride Modelle verbinden beide Ansätze.
Welche Kennzahlen gehören ins LLMOps-Monitoring?
Typisch sind Verfügbarkeit, Antwortzeit, Fehlerrate, GPU- und Speicherauslastung, Tokenverbrauch und Kosten. Hinzu kommen anwendungsbezogene Qualitätswerte, Quellenbezug, Ablehnungen, Sicherheitsereignisse und die Zuordnung jeder Ausgabe zur freigegebenen Modell- und Prompt-Version.