Das hängt von Modell, Quantisierung, Kontextlänge und Gleichzeitigkeit ab. Eine Bedarfserhebung ist belastbarer als eine pauschale GB-Angabe.
Lokale KI-Infrastruktur
KI-Server Hardware: nach Arbeitslast statt Datenblatt auswählen
Die Frage ist nicht nur, welche GPU verfügbar ist. Entscheidend sind Modell, Prompt- und Antwortlängen, gewünschte Reaktionszeit und wie viele Anfragen gleichzeitig verarbeitet werden sollen.
Technische Voraussetzungen
Was vor dem Start geklärt wird
- Anwendungsprofil mit Chat, Dokumentensuche oder API-Nutzung
- Abschätzung gleichzeitiger Nutzer und erwarteter Kontextgrößen
- Rahmen für Budget, Geräusch, Energie und Erweiterbarkeit
Typische Einsatzfelder
Wofür diese Architektur eingesetzt wird
- Beschaffung einer ersten lokalen KI-Plattform
- Bewertung bereits vorhandener Workstations oder Server
- Ausbau eines erfolgreichen Piloten in den Team-Betrieb
Im Überblick
Technische Einordnung ohne Scheingenauigkeit
| Speicher | Modellgewichte, Kontext und parallele Anfragen benötigen Reserven |
|---|---|
| GPU | relevant für Beschleunigung und ggf. Mehrbenutzerbetrieb |
| Betrieb | Kühlung, Netzteil, Treiber, Support und Wartungsfenster einplanen |
Grenzen und Einordnung
Was diese Lösung bewusst nicht verspricht
Technische Eignung wird vor Bestellung geprüft. Herstellerangaben und isolierte Benchmarkwerte ersetzen keinen Test mit dem vorgesehenen Modell und Ihrer realen Arbeitslast.
FAQ
Häufige Fragen
Das ist möglich, wenn Betriebssystem, Treiber, Speicher und das tatsächliche Lastprofil zusammenpassen. Wir prüfen das vorab.
Quellen und fachliche Einordnung
Die Quellen stützen technische Einordnungen. Sie sind keine Projektzusage und ersetzen keine individuelle Prüfung.