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Workshop zur Bereitstellung von LLMs für unternehmensinterne Nutzung

Large Language Models transformieren Industrien, aber ihre effiziente und sichere Bereitstellung bleibt eine Herausforderung. Viele Teams kämpfen mit hohen Kosten, Datenschutzbedenken und eingeschränkter Kontrolle, wenn sie sich auf Drittanbieter-APIs verlassen. Dieser Workshop bietet einen praxisorientierten Ansatz zur Bereitstellung von LLMs innerhalb Ihrer eigenen Infrastruktur, um Kosteneffizienz, Sicherheit und volle Anpassungsfähigkeit zu gewährleisten.

Das volle Potenzial von LLMs auf innerhalb Ihrer Infrastruktur

Für wen ist der Workshop geeignet?


Dieser praxisorientierte Workshop eignet sich für Organisationen, die bereit sind, LLMs für Produktiv-Systeme zu verwenden:

  • Sie haben spezifische LLM-Anwendungsfälle mit nachgewiesenem Geschäftswert identifiziert

  • Sie müssen die steigenden Kosten externer KI-APIs reduzieren

  • Ihre Daten sind sensibel, reguliert oder dürfen Ihre Infrastruktur nicht verlassen

  • Sie benötigen mehr Anpassungsmöglichkeiten als es Drittanbieterdienste erlauben

  • Sie entwickeln produktionsreife KI-Fähigkeiten, nicht nur Prototypen

Ideal sind Teilnehmer aus technischen Teams, die mit Containerisierung, APIs und Infrastruktur-Management grundlegend vertraut sind.

Es sind keine Vorkenntnisse in der LLM-Bereitstellung erforderlich - wir führen Sie durch den gesamten Prozess vom Setup bis zur Optimierung.

Herausforderungen, denen Unternehmen gegenüberstehen

Hohe Kosten

Das Vertrauen auf externe API-Aufrufe für LLM-Dienste kann schnell teuer werden, insbesondere wenn der Gebrauch skaliert. Unternehmen sehen sich oft unvorhersehbaren Kosten und langfristigen finanziellen Belastungen ausgesetzt.

Datenschutz- und Sicherheitsbedenken

Das Senden sensibler oder proprietärer Daten an Drittanbieterdienste birgt erhebliche Risiken, einschließlich potenzieller Datenexponierung und Nichteinhaltung von Datenschutzbestimmungen.

Eingeschränkte Kontrolle und Anpassung

Externe API-Dienste schränken oft die Anpassungsmöglichkeiten ein, was die Fähigkeit von Organisationen einschränkt, das Verhalten von LLM zu individualisieren und die Leistung für ihre spezifischen Anwendungsfälle zu optimieren.

Unsere Lösung

Wir bieten einen schlanken, effizienten und skalierbaren Ansatz für die Bereitstellung von LLMs auf Ihrer eigenen Infrastruktur.

Unsere Lösung unterstützt:

Einzel-GPU- oder Multi-GPU-Inferenz - optimiert für sowohl kleine als auch großflächige Bereitstellungen.

On-Premise- oder europäisches Cloud-Hosting - zur Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzvorschriften.

Flexible Schnittstellen - REST-API und webbasierte Schnittstelle für nahtlose Integration.

Überwachung der Token-Nutzung - Ressourcenverbrauch im Auge behalten und Leistung optimieren.

Technologien, die wir behandeln

Die effektive Bereitstellung von LLMs erfordert das richtige Set an Tools und Frameworks.

In diesem Workshop behandeln wir:

DeepSpeed & vLLM – für effiziente Modelleingaben und Optimierung

NVIDIA Triton Inference Server – leistungsstarkes Inferenz-Serving

FastAPI & Streamlit – bauen Sie leichte, reaktionsschnelle Schnittstellen

Open WebUI – interaktive Modellverwaltung

Prometheus & Grafana – Echtzeitüberwachung und -analyse

Vorteile für Ihre Organisation

Kosten

Reduzieren Sie die Abhängigkeit von teuren Drittanbieter-APIs und optimieren Sie die Infrastruktur für skalierbare, vorhersehbare Kosten.

Verbesserter Datenschutz & Sicherheit

Halten Sie sensible Daten innerhalb der kontrollierten Umgebung Ihrer Organisation, um die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sicherzustellen und das Vertrauen der Benutzer zu erhalten.

Größere Kontrolle & Anpassung

Bereitstellen, verwalten und Feinabstimmung von LLMs zur Anpassung an Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen, verbesserte Flexibilität und Effizienz.

Sichern Sie sich Ihre Teilnahme

Wenn Sie daran interessiert sind, wie man LLMs effektiv innerhalb Ihrer Organisation bereitstellt und verwaltet, kontaktieren Sie uns, um sich anzumelden und Ihren Platz zu reservieren. Oder melden Sie sich, um Optionen für einen privaten Workshop nur für Ihr Team zu besprechen!