Private LLM & Inference
Bereitstellung offener oder entsprechend lizenzierter Modelle über kontrollierte Inferenzendpunkte mit Authentifizierung und Zugriffskonzept.
OPENKUBES · INHOUSE AI
Ihre Inhouse KI.
Ihre Infrastruktur.
Private LLMs, RAG und KI-Inferenz auf kontrollierter Kubernetes-Infrastruktur. OpenKubes Inhouse AI verbindet Datenkontrolle, GPU-Ressourcen und reproduzierbare Model Operations.
THE CHALLENGE
KI produktiv nutzen – ohne die Kontrolle abzugeben.
Prototypen lassen sich schnell erstellen. Im Unternehmensbetrieb zählen jedoch Datenflüsse, Identitäten, Isolierung, Ressourcenplanung, Modellversionen, Observability und klare Verantwortlichkeiten. Diese Anforderungen gehören in die Plattformarchitektur.
OPENKUBES / INHOUSE AI CAPABILITIES
Souveräne AI-Infrastruktur.
GPU & Kubernetes
GPU-Ressourcen und Scheduling für unterschiedliche Teams und Workloads, abhängig von Infrastruktur und verfügbarer Hardware.
RAG & Datenintegration
Retrieval-Augmented Generation mit kontrolliertem Zugang zu Unternehmenswissen, Vektorsuche und definierten Datenflüssen.
MLOps & Model Lifecycle
Pipelines, Model Registry, Versionierung, Rollout, Rollback und Monitoring mit geeigneten Komponenten wie MLflow, Kubeflow oder KServe.
Security & Governance
Policies, Netzwerksegmentierung, Secrets, Audit-Logging und überprüfbare Freigabeprozesse für KI-Workloads.
Observability & Operations
Metriken zu Inferenz, GPU-Auslastung, Verfügbarkeit, Kosten und Modellbetrieb – integriert in vorhandene Plattformprozesse.
OpenKubes Inhouse AI bezeichnet eine konfigurierbare Plattformarchitektur und kein pauschal sofort verfügbares Managed-AI-Angebot. Modell-, GPU- und Komponentenverfügbarkeit werden je Projekt validiert.
LET'S TALK ENGINEERING
Private AI auf Ihren Bedingungen.
Wir prüfen gemeinsam Datenanforderungen, GPU-Optionen, Modellbetrieb und einen realistischen Pilotumfang.