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Zylon in a Box: Plug & Play Private KI. Holen Sie sich einen vorkonfigurierten On-Premise-Server, der lokal einsatzbereit ist, ohne Cloud-Abhängigkeit.

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<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;Überprüfung des On-Premises-KI-Stacks&lt;/p&gt;</p>

<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;Kostenlose 30-minütige On-Premise KI-Überprüfung mit einem Zylon-Ingenieur&lt;/p&gt;</p>

<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;Wenn Sie private, vor Ort betreute KI für ein reguliertes Umfeld entwickeln, ist das Schwierige nicht das Modell – es sind die Infrastrukturentscheidungen. Holen Sie sich klare Antworten zu GPUs, Modellauswahl, Architektur und Governance, bevor Sie ein Budget festlegen.&lt;/p&gt;</p>

<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;Wenn Sie private, vor Ort betreute KI für ein reguliertes Umfeld entwickeln, ist das Schwierige nicht das Modell – es sind die Infrastrukturentscheidungen. Holen Sie sich klare Antworten zu GPUs, Modellauswahl, Architektur und Governance, bevor Sie ein Budget festlegen.&lt;/p&gt;</p>

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ON-PREMISE KI

<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;Die Entscheidungen, vor denen Sie stehen&lt;/p&gt;</p>

<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;Vier Faktoren bestimmen die Kosten, Latenz, Zuverlässigkeit und Prüfbarkeit.&lt;/p&gt;</p>

<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;GPUs und Serverarchitektur&lt;/p&gt;</p>

<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;Die GPU-Speichergröße, Netzwerkanbindung, Speicher und Redundanz für echte Arbeitslasten - nicht für Pilot-Demos - richtig dimensionieren.&lt;/p&gt;</p>

  • Beschaffungsrichtlinien

  • Topologien

  • Durchsatzplanung

<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;Modellauswahl und Latenzkompromiss&lt;/p&gt;</p>

<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;Wählen Sie Modelle aus, die die Latenzziele erfüllen und gleichzeitig die Fähigkeit, Sicherheit und Kostenprognosetäuschung bewahren.&lt;/p&gt;</p>

  • Quantisierung

  • Routing

  • Kontextstrategie

<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;KI-Stack für mehrere Anwendungsfälle&lt;/p&gt;</p>

<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;Gestalte die Plattformschicht: Eingabe, Vektorsuche, RAG/Agenten, Connectoren und Umgebungen für Teams.&lt;/p&gt;</p>

  • RAG-Muster

  • Bewertungsschleife

  • Multi-Tenant-Setup

<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;Governance, Überwachung und Beobachtbarkeit&lt;/p&gt;</p>

<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;Zugriffssteuerungen, Protokolle und Nutzungsüberwachung durchsetzen, damit Sicherheit und Compliance nicht nachträglich berücksichtigt werden.&lt;/p&gt;</p>

  • RBAC

  • Prüfspuren

  • Ratenlimits

DER ZYLON UNTERSCHIED

<p dir="auto">&lt;p dir="auto"&gt;Was Sie in der Sitzung erhalten&lt;/p&gt;</p>

Praktische Antworten, die auf Ihre Umgebung zugeschnitten sind, kein allgemeines Beratungskonzept.

  • Eine klare Empfehlung zur GPU- + Serverarchitektur für Ihre Anforderungen

  • Eine Modellkurzliste mit Latenz-/Kostenabwägungen

  • Ein 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.

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