
Überprüfung des On-Prem-KI-Stacks
Kostenloser 30-minütiger Vor-Ort-KI-Check mit einem Zylon-Ingenieur

ON-PREMISE KI
Die Entscheidungen, vor denen Sie stehen
Vier Entscheidungen bestimmen Kosten, Latenz, Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit
GPUs & Serverarchitektur
Dimensionieren Sie GPU-Speicher, Netzwerke, Storage und Redundanz bedarfsgerecht für echte Workloads – nicht für Pilot-Demos.
Beschaffungsrichtlinien
Topologien
Durchsatzplanung

Modellauswahl & Latenz-Kompromisse
Wählen Sie Modelle aus, die die Latenzziele erfüllen und dabei Leistungsfähigkeit, Sicherheit und Kostenvorhersagbarkeit bewahren
Quantisierung
Routing
Kontextstrategie

KI-Stack für mehrere Anwendungsfälle
Gestalten Sie die Plattformebene: Datenaufnahme, Vektorsuche, RAG/Agenten, Konnektoren und Umgebungen für Teams.
RAG-Muster
Bewertungsschleife
Multi-Tenant-Setup

Governance, Monitoring und Observability
Gewährleisten Sie Zugriffskontrollen, Audit-Logs und Nutzungsüberwachung, damit Sicherheit und Compliance nicht erst im Nachhinein bedacht 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.
