Deployment von Large Language Models (LLM) in Ihre Systeme und Workflows

Das Deployment deckt den gesamten Weg in den Produktivbetrieb ab: Bewertung Ihrer Infrastruktur und Ziele, Auswahl oder Vorbereitung des Modells, Konfiguration der Cloud- oder On-Premises-Infrastruktur, Integration des Modells in Ihre Anwendungen und APIs, Tests und Optimierung sowie anschließendes Monitoring.

Ja. Wir unterstützen Cloud-, On-Premises- und Hybrid-Deployments und wählen das Setup, das zu Ihren Anforderungen an Daten, Sicherheit und Leistung passt.

Beides ist möglich. Viele Projekte starten mit einem etablierten Modell wie GPT-4, LLaMA oder Claude, andere brauchen ein Modell, das auf Ihren eigenen Daten angepasst oder trainiert wird. Wir wählen oder passen das Modell während der Vorbereitung an, abhängig von Ihrem Anwendungsfall.

Das hängt von der Komplexität des Modells, dem Aufbau der Infrastruktur und der Zahl der Systeme ab, mit denen das Modell integriert werden muss. Nach der ersten Bewertung erhalten Sie eine realistische Schätzung.

Sicherheitsprotokolle, Datenverschlüsselung und Compliance-Maßnahmen bauen wir bereits in der Planungsphase in das Deployment ein, statt sie nachträglich hinzuzufügen.

Wir testen Leistung, Genauigkeit und Effizienz im realen Einsatz, optimieren die Konfiguration und setzen Monitoring, Updates und erneutes Training fort, damit das Modell mit Ihrem Geschäft Schritt hält. Wenn wir das Modell langfristig für Sie betreiben sollen, sehen Sie sich unsere LLM-Hosting-Services an.