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

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Überprüfung des On-Premises-KI-Stacks

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

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.

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.

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 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.