On-Premise-LLM-Workshop — DSGVO-konforme KI auf eigener Hardware
Ein Tag, nach dem ihr wisst, ob und wie ein lokales LLM für euch Sinn ergibt: Hardware, Modellauswahl, Serving, Fine-Tuning — und die ehrliche Break-even-Rechnung gegen die Cloud.
- Dauer
- 1 Tag
- Format
- Vor Ort in Sachsen & bundesweit (bis DACH), remote oder hybrid
- Für wen
- IT-Verantwortliche und technische Entscheider
- Preis
- ab 1.200 €/Schulungstag; je nach Programm förderfähig
Für regulierte Daten oder hohe Anfragevolumen gehört das Modell oft ins eigene Netz. Dieser Workshop klärt an eurem konkreten Fall, ob sich das lohnt, welche Hardware und welche Modelle passen und wie ein lokaler LLM-Stack aussieht, der ohne US-Cloud und ohne Vendor-Lock-in läuft.
Warum dieser Workshop
„Lokales LLM” klingt nach großem Aufwand — ist aber für regulierte Daten oder hohe Volumen oft die wirtschaftlich und rechtlich bessere Wahl. Dieser Tag klärt an eurem konkreten Fall, ob und wie es sich lohnt, statt euch eine pauschale Antwort zu verkaufen.
Was ihr mitnehmt
Eine belastbare Entscheidung on-prem vs. Cloud, eine realistische Hardware-Dimensionierung, den Überblick über Modelle und Serving und eine ehrliche Break-even-Rechnung.
Hintergrund: Local & Custom LLMs und die Abwägung On-Premise vs. Cloud-LLM.
Ablauf
- 01
Lohnt sich on-prem für euch?
Die ehrliche Entscheidungshilfe zuerst: Compliance, Latenz, Kosten. Wann ein lokales Modell sinnvoll ist und wann die EU-Cloud der bessere Start ist.
- 02
Hardware richtig dimensionieren
Welche GPU-Ausstattung eure Modellgröße und euer Anfragevolumen brauchen — von einem einzelnen Server bis zu mehr, ohne Überdimensionierung.
- 03
Modelle & Serving
Auswahl der Open-Weight-Modelle, Serving mit vLLM/TGI/SGLang und wie man Durchsatz und Latenz misst statt zu behaupten.
- 04
Fine-Tuning & Eval
Wann sich LoRA/QLoRA-Fine-Tuning auf eure Domäne lohnt — und warum jeder Stack ein Eval-Harness pro Use-Case braucht, das den Nutzen belegt.
Was ihr mitnehmt
- Klare Entscheidung on-prem vs. Cloud für euren Fall
- Realistische Hardware-Dimensionierung
- Überblick über Modellauswahl und Serving
- Break-even-Rechnung gegen die Cloud
- Teilnahme-Bestätigung mit Curriculum
Häufige Fragen
Bekommen wir am Ende ein laufendes lokales Modell?
Der Workshop liefert die belastbare Entscheidung und den Bauplan — Hardware, Modell, Serving, Break-even. Das produktive Deployment setzen wir anschließend als Projekt um, auf Wunsch mit Hardware von PrimeLine Solutions.
Wann lohnt sich on-prem gegenüber Azure OpenAI EU?
Wenn Compliance, Latenz oder Token-Kosten den Ausschlag geben. Bei geringem Volumen und unkritischen Daten ist die EU-Cloud oft der günstigere Start — wir sagen ehrlich, was zu euch passt, statt on-prem zu verkaufen, wo es nicht trägt.
Wie nah kommt ein lokales Modell an GPT oder Claude?
Für breite Aufgaben liegen die großen Cloud-Modelle vorn. Auf eine klar umrissene Domäne fine-getuned schließt ein lokales Modell die Lücke aber oft so weit, dass der Unterschied im Use-Case verschwindet — bei voller Datenhoheit und deutlich niedrigeren Kosten. Deshalb misst der Eval-Harness genau das.
Läuft der Workshop vor Ort in Sachsen?
Ja. In Sachsen (Chemnitz, Dresden, Leipzig) kommen wir ohne Reisekosten-Aufschlag zu euch — darüber hinaus schulen wir bundesweit in ganz Deutschland und bis in die Schweiz (DACH), vor Ort, remote oder hybrid.
Diesen Workshop anfragen
Sagt uns kurz, wo ihr steht — wir schlagen Termin, Format und passende Förderung vor. Das Erstgespräch ist kostenlos und ohne Verkaufsdruck.
Erstgespräch buchen