Privater LLM-Server
Selbst gehostete LLM-Infrastruktur für datenschutzorientierte Teams und regulierte Workloads.
Privater LLM-Server, gehostet von Hosthink
Private LLM-Server sind dedizierte Umgebungen für Organisationen, die lokale Inferenz, kontrollierten Datenfluss und Unabhängigkeit von öffentlichen KI-Endpunkten benötigen.
Einrichtungsablauf für Privater LLM-Server
Ein schneller Überblick über den Produktablauf, bevor Sie von der Seitenauswertung zu einem laufenden Hosthink-Dienst wechseln.
GPU-Eignung prüfen
Beginnen Sie mit der GPU-Serverfamilie, die zu Modell, Speicher und Workload-Profil passt.
Stack-Anforderungen bestätigen
Wählen Sie zwischen Ollama, DeepSeek, einem privaten LLM-Stack oder einer umfassenderen GPU-KI-Serverkonfiguration.
Übergabe vorbereiten
Hosthink hält den Einrichtungsweg übersichtlich, damit der Server in Ihren KI-Workflow eingebunden werden kann.
Mit wachsender Nutzung anpassen
Wechseln Sie zu einer größeren GPU- oder Stack-Konfiguration, wenn sich Modellgröße, Parallelität oder Speicherbedarf ändern.
Tarife Starter, Pro und Advanced
GPU-Bestand und endgültige Dimensionierung werden vor der Bereitstellung bestätigt. Betreuungsumfang wird vor der Bereitstellung bestätigt.
Private Starter
Private Pro
Private Advanced
Unterstützte reale Workflows
Dies sind praktische Bereitstellungsmuster für Teams, die Privater LLM-Server in KI-, Automatisierungs-, internen Werkzeug- und Betriebs-Stacks verwenden.
Regulierte KI-Workflows
Interne Wissensassistenten
Privater Dokumentenchat
Offline-KI-Fähigkeit
Funktionen
Private LLM-Laufzeit
Dedizierte Hardware
Offline-fähige Architektur
GPU-Beschleunigungsoptionen
Sichere Netzwerkoptionen
Unterstützung bei verwalteter Bereitstellung
Produktionsgrundlage
Dedicated-Server-Optionen
GPU-Beschleunigung verfügbar
NVMe-SSD-Speicher
Privates Zugriffskonzept
Linux-Bereitstellung
GPU-Bestand und endgültige Dimensionierung werden vor der Bereitstellung bestätigt
Betreuungsumfang wird vor der Bereitstellung bestätigt
GPUs verändern KI-Workloads
Reine CPU-Inferenz kann für sehr kleine Modelle und Hintergrundaufgaben ausreichen. Interaktive Assistenten, Retrieval-Workflows und größere lokale Modelle benötigen jedoch parallele Beschleunigung für eine brauchbare Nutzererfahrung.
Geringere Antwortlatenz
GPU-Beschleunigung hilft, Wartezeiten bei Chat-, Code- und Agentenschleifen zu verringern, in denen jeder Generierungsschritt zählt.
Mehr Spielraum für größere Modelle
VRAM bestimmt, wie gut quantisierte und vollständige Modelle mit sinnvollen Kontextfenstern laufen können.
Höhere Parallelität
Teams mit mehreren Nutzern benötigen planbaren Durchsatz statt eines einzelnen workstationartigen Prozesses.
Kontrolle über die private Bereitstellung
Sie wählen Modell, Laufzeit, Netzwerkerreichbarkeit und Aktualisierungsrhythmus, statt von einer externen KI-Plattform abhängig zu sein.
Dimensionieren Sie den Server nach dem Modell, nicht nach der Schlagzeile
Kleine lokale Modelle
Produktive Inferenz
Fortgeschrittene KI-Stacks
GPU-Infrastruktur mit gehosteten KI-Werkzeugen kombinieren
Private KI-Server übernehmen die Inferenz. Gehostete Apps können die Benutzeroberfläche, den Workflow-Editor oder die interne Datenschicht darum herum bereitstellen.
Häufige Fragen
Funktioniert dies ohne öffentliche KI-APIs?
Helfen Sie bei der Modellauswahl?
Brauche ich für jeden KI-Workload eine GPU?
Können Sie den Server dimensionieren?
Ist dies dasselbe wie eine Public-Cloud-GPU?
Ist Server-RAM dasselbe wie GPU-VRAM?
Reserviert der unverbindliche Preis eine bestimmte GPU?
Privater LLM-Server mit Hosthink bereitstellen
Behalten Sie das Hosthink-Design sowie die Abrechnungs- und Supportabläufe bei, während Sie Ihren Infrastruktur-Stack um KI- und App-Workloads erweitern.