Lokale KI-Inferenz innerhalb Ihres Perimeters
Für kleine Teams und große Unternehmen: Ihre Modelle, Ihre Hardware und Ihre Daten.
API-Kosten steigen mit jedem Nutzer und jedem Token. Wir entwickeln und betreiben lokale Inferenz auf On-Premise-GPU-Clustern und vorhandenen Apple-Silicon-Geräten. Wirtschaftlichkeit und Break-even werden berechnet, bevor Hardware gekauft wird. Ziel ist, laufende OPEX durch planbare CAPEX zu ersetzen.
Was wir übernehmen
Inferenzökonomie und TCO-Modellierung
Zuerst wird die wirtschaftliche Entscheidung belastbar berechnet.
- Token-Volumen-Profilerstellung und Arbeitslastanalyse in Ihren Teams
- TCO-Modell: API-Ausgaben vs. Clusteramortisation, Break-Even-Punkt, Empfindlichkeit gegenüber Wachstum
- Modellauswahl für die Qualitätsstufe, die Sie tatsächlich benötigen (Open-Weights vs. Frontier API)
On-Prem-Inferenzplattformen
Produktionscluster innerhalb Ihres Netzwerkperimeters, einschließlich Air-Gap-Clustern.
- GPU-Cluster-Design und -Bereitstellung (vLLM/SGLang Bereitstellung, Quantisierung, Stapelverarbeitung)
- Offene Modellflotte mit Auswertungen gegenüber Ihren realen Aufgaben
- Kubernetes oder Bare Metal, Observability, Autoscaling, On-Call-Runbooks
Edge-Inferenz auf bereits vorhandenen Geräten
Vorhandene Hardware wird genutzt, sofern Leistung und Betriebskosten dafür sprechen.
- Lokale Inferenz auf Apple-Silicon-Geräten der Mitarbeiter mit MLX und gemeinsamem Speicher
- GPU-Cluster der Verbraucherklasse auf RTX 3090/5090, wo sie Rechenzentrumskarten bei den Kosten schlagen
- Intelligentes Routing zwischen Edge-, On-Prem-Cluster- und Frontier-APIs
Sicherheit, Compliance und Betrieb
Lokale Inferenz ist eine Praxis, keine einmalige Installation.
- Daten bleiben im vorgesehenen Perimeter: Isolation, Zugriffskontrolle und Audit-Protokolle
- Modellaktualisierungen, Regressionsprüfungen für Evals und Kapazitätsplanung
- Übergabe an Ihr Team oder laufender Betrieb über eine monatliche Vereinbarung
Häufig gestellte Fragen
Wann zahlt sich lokale Inferenz tatsächlich aus?
Wenn die Nutzung stabil ist und die Anzahl der Sitze steigt. Das typische Muster: Ein Team gibt jährlich fünf- bis siebenstellige Beträge für APIs pro Token für Arbeitslasten aus, die Modelle mit offenem Gewicht in der erforderlichen Qualität verarbeiten. Ein einmal gekaufter Cluster amortisiert sich über Jahre; Unsere Bewertung zeigt Ihren Break-Even-Punkt in wochenlangen Nutzungsdaten, nicht in Meinungen.
Welche Modelle können innerhalb unseres Umkreises laufen?
Aktuelle Open-Weights-Familien (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral und andere) in allen Größen von Edge-freundlich bis Rechenzentrumstauglich. Wir vergleichen Kandidaten mit Ihren tatsächlichen Aufgaben und Qualitätsmaßstäben, bevor wir Hardware empfehlen.
Ist Apple Silicon eine seriöse Inferenzplattform?
Für viele Workloads, ja. Der einheitliche Speicher auf Maschinen der M-Serie führt überraschend große Modelle lokal aus, und Ihr Team verfügt bereits über die Hardware. Wir implementieren MLX-basierte Inferenz auf Mitarbeitergeräten für latenztolerante und datenschutzkritische Aufgaben, wobei der Cluster stark gemeinsam belastet wird.
Eignen sich RTX 3090 oder 5090 für produktive Inferenz?
Für bestimmte Workloads ja. Bei mittelgroßen Modellen kann ein Cluster aus Consumer-GPUs die Kosten pro Token deutlich senken. Einschränkungen wie fehlendes NVLink und weniger VRAM pro Karte werden im Entwurf berücksichtigt; wenn Rechenzentrumshardware sinnvoller ist, weisen wir darauf hin.
Wie sieht es mit Datenschutz und Compliance aus?
Datenschutz ist häufig der wichtigste Grund für lokale Inferenz. Prompts, Dokumente und Ausgaben bleiben im eigenen Netzwerk; auch isolierte Umgebungen sind möglich. Das Konzept umfasst Zugriffskontrolle, Isolation und Audit-Protokolle.
Können wir lokale Inferenz mit Frontier-APIs kombinieren?
Ja. Lokale Modelle übernehmen den Großteil der Anfragen, leistungsfähige externe APIs nur die schwierigsten Aufgaben. Die Routing-Schicht wählt für jede Anfrage die günstigste Stufe, die das erforderliche Qualitätsniveau erreicht.
Wie beginnt ein Engagement und was kostet es?
Der Einstieg ist eine wirtschaftliche Bewertung mit festem Umfang auf Basis realer Nutzungsdaten. Sie erhalten TCO-Modell, Hardware-Empfehlung und Rollout-Plan. Aufbau und Einführung werden anschließend fest angeboten; der laufende Betrieb kann über eine monatliche Vereinbarung erfolgen.
Wer betreibt den Cluster anschließend?
Sie haben die Wahl: Wir dokumentieren die Plattform und übergeben sie an Ihr Team oder betreiben sie im Rahmen einer monatlichen Vereinbarung weiter, einschließlich Modellaktualisierungen und Eval-Prüfungen.
Beurteilen Sie die Wirtschaftlichkeit, bevor Sie Hardware kaufen
Senden Sie eine Nachricht über Ihre Arbeitslasten und aktuellen API-Ausgaben: Wir antworten innerhalb eines Werktages mit einer Bewertung und einem Festpreis dafür.
https://api.relux.works/mcpDirekter Kontakt per E-Mail: ivan@relux.works