Private LLM Beratungsdienstleistungen

Ein privates großes Sprachmodell (LLM) läuft in einer Umgebung, in der eine Organisation den Zugriff, die Datenverarbeitung und den Betrieb kontrolliert. Es kann interne KI-Tools unterstützen, die auf der Infrastruktur des Unternehmens oder einer dedizierten gehosteten Umgebung basieren.

Bereiche, in denen private LLMs nützlich sind

• Interne Wissensrecherche: Mitarbeitenden helfen, Informationen in Unternehmensdokumenten, Verfahrensanweisungen und technischen Handbüchern zu finden. Die Antworten sollten die bestehenden Dokumentberechtigungen respektieren.
• Dokumentenverarbeitung: Zusammenfassung von Berichten, Extraktion von Informationen und Erstellung von Entwurfstexten auf Basis interner Materialien. Wenn Fehler Geschäftsentscheidungen beeinträchtigen könnten, ist weiterhin eine menschliche Überprüfung erforderlich.
• Softwareentwicklung: Unterstützung bei der Codeerklärung, Dokumentation und Entwicklungsaufgaben, während der Quellcode in einer genehmigten Umgebung bleibt.

Bereitstellungsoptionen und Abwägungen

• Standort und Kontrolle: Eine On-Premise-Bereitstellung bietet direkte Kontrolle über Hardware und Netzwerkzugriff. Dediziertes Hosting reduziert den Aufwand für physische Infrastruktur, erfordert jedoch die Überprüfung des Provider-Zugriffs und des Datenstandorts.
• Kosten und Kapazität: Hardware, Strom, Hosting und Wartung tragen zu den Betriebskosten bei. Die erforderliche Kapazität hängt von der Modellgröße, der Dokumentenlänge und der Anzahl gleichzeitiger Nutzer ab.
• Leistung und Qualität: Kleinere Modelle benötigen in der Regel weniger Ressourcen. Testen Sie sie anhand repräsentativer Aufgaben, um festzustellen, ob ihre Genauigkeit und Antwortzeiten ausreichen.
• Sicherheit und Wartung: Eine private Bereitstellung allein garantiert keine Sicherheit. Zugriffskontrollen, Protokollierung, Updates und der Schutz gespeicherter Konversationen erfordern weiterhin Aufmerksamkeit.

Wie NobleConsul helfen kann

• NobleConsul kann dabei helfen, Anwendungsfälle zu bewerten, Bereitstellungsoptionen zu vergleichen und Modelle anhand geschäftlicher Anforderungen zu testen.
• NobleConsul kann auch Server-Hardware für private LLM-Bereitstellungen provisionieren, mit Optionen für GPU, Speicher, Storage und Netzwerk basierend auf Workload und Budget.
• Die Unterstützung kann die Integration in interne Systeme sowie die Planung des laufenden Betriebs, der Wartung und der Kapazitätserweiterungen umfassen.

Häufig gestellte Fragen zur Beratung für Private LLMs

Wann sollte eine Organisation eine Beratung für Private LLMs in Betracht ziehen?

Wenn sie KI mit sensiblen Daten wie internen Dokumenten, Quellcode oder Kundendaten nutzen möchte, ohne auf öffentliche KI-Dienste angewiesen zu sein. Es ist auch nützlich, wenn man ein KI-Pilotprojekt in den Produktivbetrieb überführt und die geeigneten Modelle, die Hardware und die Infrastruktur bewertet.

Welche Hardware wird benötigt, um ein privates LLM auszuführen?

Die Anforderungen an den GPU-Speicher hängen von der Modellgröße ab. Kleinere Modelle (7–8 Milliarden Parameter) können auf einer einzelnen GPU mit 16–24 GB Speicher laufen, während größere Modelle (70 Milliarden Parameter) etwa 40 GB oder mehr benötigen, oft über mehrere GPUs verteilt. Mehr gleichzeitige Nutzer und längere Dokumente erfordern zusätzlich Speicher.

Was kostet es, ein LLM on-premise zu betreiben?

Die Kosten hängen von der Modellgröße, der Nutzerzahl und den Leistungsanforderungen ab. Kleinere Modelle können auf einem einzelnen GPU-Server laufen, während größere Modelle teurere Hardware benötigen. Laufende Kosten umfassen Strom, Kühlung, Software-Updates und Wartung. Ein Pilotprojekt mit realen Workloads hilft, die Gesamtinvestition zu schätzen.

Was ist der Unterschied zwischen einem privaten LLM und ChatGPT Enterprise?

Ein privates LLM läuft auf der eigenen Infrastruktur der Organisation und bietet die Kontrolle darüber, wie und wo Daten verarbeitet werden. ChatGPT Enterprise wird von OpenAI gemäß seinen Vertragsbedingungen gehostet. Private LLMs nutzen typischerweise offene Modelle wie Llama, Mistral oder Qwen, die Ihre Organisation verwaltet und wartet.