
Überprüfung des On-Premises-KI-Stacks
Kostenlose 30-minütige On-Premise KI-Überprüfung mit einem Zylon-Ingenieur

ON-PREMISE KI
Die Entscheidungen, vor denen Sie stehen
Vier Faktoren bestimmen die Kosten, Latenz, Zuverlässigkeit und Prüfbarkeit.
GPUs und Serverarchitektur
Die GPU-Speichergröße, Netzwerkanbindung, Speicher und Redundanz für echte Arbeitslasten - nicht für Pilot-Demos - richtig dimensionieren.
Beschaffungsrichtlinien
Topologien
Durchsatzplanung

Modellauswahl und Latenzkompromiss
Wählen Sie Modelle aus, die die Latenzziele erfüllen und gleichzeitig die Fähigkeit, Sicherheit und Kostenprognosetäuschung bewahren.
Quantisierung
Routing
Kontextstrategie

KI-Stack für mehrere Anwendungsfälle
Gestalte die Plattformschicht: Eingabe, Vektorsuche, RAG/Agenten, Connectoren und Umgebungen für Teams.
RAG-Muster
Bewertungsschleife
Multi-Tenant-Setup

Governance, Überwachung und Beobachtbarkeit
Zugriffssteuerungen, Protokolle und Nutzungsüberwachung durchsetzen, damit Sicherheit und Compliance nicht nachträglich berücksichtigt werden.
RBAC
Prüfspuren
Ratenlimits

DER ZYLON UNTERSCHIED
Was Sie in der Sitzung erhalten
Praktische Antworten, die auf Ihre Umgebung zugeschnitten sind, kein allgemeines Beratungskonzept.
Eine klare Empfehlung zur GPU- + Serverarchitektur für Ihre AnforderungenEine Modellkurzliste mit Latenz-/KostenabwägungenEin minimaler Blueprint für einen On-Premises-AI-Stack (Ingestion → Retrieval/Agents → Serving)Eine Governance-Checkliste (RBAC, Audit-Protokollierung, Ratenlimits, Datengrenzen)Risiken, die Sie vermeiden sollten, bevor Sie ein Budget bereitstellen
Keine Verkaufsagenda oder Verpflichtung. Einige Teams setzen Zylon ein, andere bauen intern.
