Ein LLM auf einem Dedicated Server hosten: Ihre KI, Ihre Daten
Betreiben Sie Ihr eigenes großes Sprachmodell auf einem Kimsufi Dedicated Server. Garantierte Ressourcen, voller Root-Zugriff, ISO-27001-zertifizierte Rechenzentren: Ihre Prompts und Dokumente bleiben auf Ihrer Infrastruktur. Für den Start mit kleinen Modellen genügt der Prozessor; für die größeren bringt der RISE-GPU-1 eine GPU mit.
Warum einen LLM in eigener Regie hosten?
Ein LLM (Large Language Model) ist ein Deep-Learning-Modell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde. Es erzeugt, fasst zusammen, übersetzt, klassifiziert oder extrahiert Informationen in natürlicher Sprache. Es ist die Engine der Chatbots, der Schreibassistenten, der KI-Agenten und der Suche in Ihren Dokumenten (RAG).
Um es zu nutzen, zwei Wege: die API eines Anbieters aufrufen (OpenAI, Mistral AI, Anthropic …) oder ein Open-Source-Modell lokal auf Ihrer eigenen Maschine betreiben. Die Cloud-API bleibt der einfachste Einstieg und öffnet den Zugang zu den fortschrittlichsten Modellen. Das Selbst-Hosting übernimmt, wenn einer dieser Bedürfnisse an Priorität gewinnt:
- Vertraulichkeit: Verträge, Kundendaten, Quellcode oder HR-Unterlagen verlassen Ihre Infrastruktur nicht. Kein Prompt geht an einen Dritten.
- Planbare Kosten: ein LLM auf Ihrer dedizierten Maschine kostet den Preis der Maschine, unabhängig von der Zahl der Anfragen. Anbieter rechnen nach Token ab; intensive und regelmäßige Nutzung lässt die Rechnung schnell steigen.
- Anpassung: Sie wählen das Modell, seine Quantisierung, seine Kontextgröße und Ihre Systeminstruktionen, können es durch Fine-Tuning auf Ihre Daten zuschneiden oder an Ihre Dokumentenbasis anschließen.
- Stabilität: kein Kontingent eines Anbieters, kein erlittener Versionswechsel. Das Modell, das Sie validiert haben, bleibt das, das antwortet.
Kimsufi, die Eco-Reihe von OVHcloud, liefert nicht verwaltete Dedicated Server: Sie installieren und administrieren Inferenz-Engine, Modell und Oberfläche und behalten die Hand über die ganze Kette.
Warum einen Kimsufi Dedicated Server wählen, um einen LLM zu hosten?
Garantierte Ressourcen
Prozessor, RAM und Speicher werden mit niemandem geteilt: die Generierungsgeschwindigkeit Ihres Modells hängt nicht von der Last anderer Kunden ab.
Voller Root-Zugriff
Installieren Sie Ollama, vLLM oder die Engine Ihrer Wahl, wählen Sie Ihre Modelle und stellen Sie jeden Inferenzparameter ein. Nichts ist vorgeschrieben, von der Linux-Distribution bis zum Modellformat.
Daten unter Kontrolle
ISO-27001-zertifizierte Rechenzentren und Anti-DDoS-Schutz bei allen Servern inklusive: Ihre Prompts und Dokumente bleiben auf einer Maschine, die Sie verwalten.
Kontrollierte Kosten
Unbegrenzter Traffic ist inklusive und Sie zahlen nicht pro Token: die Kosten Ihres LLM steigen nicht mit der Zahl der Nutzer oder Anfragen.
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Anwendungsfälle: was ein selbst gehostetes LLM Ihrem Team bringt
Ein auf Ihrem eigenen Server gehostetes LLM dient selten nur einem einzigen Projekt. Einige Anwendungsbeispiele:
- Interner Assistent: Open WebUI bietet Ihren Teams einen privaten Chat, im Stil von ChatGPT, ohne dass eine einzige Konversation das Unternehmen verlässt.
- Dokumentensuche (RAG): das LLM antwortet aus Ihrer Wissensbasis, Ihren Verfahren oder Ihren Verträgen und nennt seine Quellen. Eine Vektorbasis wie Qdrant oder pgvector indexiert die Dokumente.
- Stapelverarbeitung: Tickets klassifizieren, Felder aus Rechnungen extrahieren, Berichte zusammenfassen oder Daten anonymisieren, nachts, ohne Antwortzeit-Zwang.
- Code-Assistent: ein Werkzeug wie die Erweiterung Continue schließt sich an Ihren lokalen Endpoint an und hilft Ihren Entwicklern, ohne ihren Code an einen externen Dienst zu senden.
- Agenten und Automatisierung: Ihre n8n-Workflows oder Ihre Agenten rufen das lokale LLM auf, um zu sortieren, zu schreiben oder zu entscheiden, statt einer API, die pro Aufruf abgerechnet wird.
Ein und derselbe Server kann mehrere dieser Dienste hosten, sofern Speicherkapazität und Rechenleistung für das Ganze dimensioniert sind.
Cloud-API, GPU stundenweise oder Dedicated Server: welches Hosting für Ihren LLM?
Vier große Optionen des LLM-Hostings existieren nebeneinander, jede passend für einen Gebrauch:
- Die API eines Anbieters: keine Infrastruktur zu verwalten, die stärksten Modelle, eine Abrechnung pro Token. Ideal, um ein Projekt zu prototypisieren oder bei geringen Volumen, weniger passend für sensible Daten und intensive Nutzung.
- Die Cloud-GPU stundenweise: auf Abruf gemietete GPU-Instanzen, nützlich für ein Training oder eine punktuelle Rechen-Spitze. Die Kosten variieren mit der Nutzungszeit, und die Einrichtung wiederholt sich bei jeder Sitzung, wenn Sie nichts behalten.
- Der Dedicated Server: eine ganze Maschine, auf der Ihr LLM dauerhaft läuft, mit Festkosten und Kontrolle der Daten.
- On-Premise: Ihre eigene Hardware in Ihren Räumen. Maximale Kontrolle, aber Hardwarekauf, Strom, Kühlung und Wartung liegen bei Ihnen.
Das Dedizierte liegt zwischen den beiden Extremen: die Beherrschung von On-Premise, ohne die Hardware-Investition noch die Verwaltung eines Serverraums. Eine relevante Option für ein LLM, das täglich von einem Team oder einer Anwendung in Produktion genutzt wird, und der natürliche Einstiegspunkt des Selbst-Hostings, wenn die Public Cloud nicht mehr genügt.
Was ist ein LLM in der KI?
Ein LLM (Large Language Model) ist ein auf riesigen Textmengen trainiertes Deep-Learning-Modell, das natürliche Sprache versteht und generiert. Man findet es in Chatbots, Schreibassistenz, Übersetzung, Dokumentenanalyse und KI-Agenten.
Wie hoste ich meine eigene KI?
Wählen Sie eine Infrastruktur (Dedicated Server mit CPU oder GPU), installieren Sie eine Inferenz-Engine wie Ollama oder vLLM, laden Sie das Modell herunter, liefern Sie eine gesicherte API aus und überwachen Sie die Ressourcen. Planen Sie auch Backups und regelmäßige Updates ein.
Kann man einen LLM ohne GPU hosten?
Ja. Die kleinen quantisierten Modelle laufen auf CPU mit Ollama, mit langsamerer Generierung als mit einer Grafikkarte. Das passt zu Tests, wenig beanspruchten internen Assistenten und Batch-Verarbeitung. Für große Modelle oder viele gleichzeitige Nutzer ist ein GPU-Server wie der RISE-GPU-1 nötig.
Was ist der Unterschied zwischen einem LLM und einer KI?
Die künstliche Intelligenz umfasst alle Techniken, die einer Maschine erlauben, Probleme zu lösen: Vision, Empfehlung, Robotik, Sprache. Ein LLM ist eine Unterkategorie, spezialisiert auf die Verarbeitung natürlicher Sprache.
Welches Open-Source-LLM wählen?
Das hängt von Ihrem Projekt, der Sprache und Ihrer Hardware ab. Llama, Mistral, Qwen und Gemma zählen zu den verbreitetsten Familien im Selbst-Hosting; Mistral AI, französischer Herausgeber, veröffentlicht Modelle mit offenen Gewichten. Testen Sie zwei oder drei Kandidaten auf Ihren eigenen Daten, bevor Sie wählen.
Was kostet das Hosting eines LLM?
Mit einem bei Ihnen gehosteten Open-Source-Modell gibt es keine Abrechnung pro Token: Sie zahlen die Infrastruktur. Der Preis eines Kimsufi-Servers hängt von der Serie ab (KS, SYS, RISE oder RISE-GPU-1), von der Konfiguration und dem Land; er ist bei jedem Angebot ausgewiesen. Unbegrenzter Traffic ist inklusive.