- Deployment-Optionen nach Datenklasse, Qualität und Kosten vergleichen
- Private LLMs, RAG und interne Wissensquellen sicher verbinden
- Model Routing zwischen lokal, privat und extern kontrollieren
- Evaluation, Monitoring, Updates und Recovery einplanen
AI Engineering
Self-hosted AI und private LLMs für sensible Daten und kontrollierten Betrieb
Nicht jede KI-Anwendung gehört vollständig in eine externe Cloud. GI bewertet, wann Self-hosting, private Endpoints oder hybrides Model Routing technisch und wirtschaftlich sinnvoll sind.
Production-first · offene Standards · Auditierbarkeit · Betrieb
Verwandte Such- und Projektbegriffe
Self-hosted AIprivate LLMlokale KI UnternehmenOn-premise LLMRAG private DatenAI Model Routing