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# Ihre KI. Ihre Daten. Gehostet in der EU.

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[09]

Leistung — Private KI & selbst gehostete LLMs

Sprachmodelle, die in Ihrer eigenen Infrastruktur oder bei einem EU-Hosting-Anbieter laufen, damit sensible Daten Ihre Kontrolle nicht verlassen. Wir wählen, betreiben und sichern offene Modelle wie Llama, Mistral und Qwen, angebunden an Ihre Systeme und bereit für den Produktivbetrieb.

## Private KI, bereit für den Betrieb.

### Private KI, bereit für den Betrieb.

Was wir bauen

01

Selbst gehostete LLMs

Offene Modelle mit vLLM, Ollama oder TGI auf Ihren Servern, in Ihrem Cloud-Konto oder bei einem EU-GPU-Anbieter.

02

Modellauswahl & Benchmarking

Vergleich offener Modelle auf Ihren Aufgaben und Sprachen, abgewogen nach Qualität, Geschwindigkeit und Hardwarekosten.

03

Private RAG- & Wissensassistenten

Assistenten über Ihre internen Dokumente, bei denen Embeddings, Index und Modell vollständig in Ihrer Umgebung bleiben.

04

Fine-Tuning & Anpassung

LoRA-Fine-Tuning auf Ihren Fachdaten, wenn Prompting und Retrieval nicht reichen, ohne dass Ihre Daten fremde Modelle trainieren.

Stack

## Offene Modelle, offene Werkzeuge.

Llama

Mistral

Qwen

Gemma

vLLM

Ollama

TGI

LiteLLM

Hugging Face

Kubernetes

Docker

NVIDIA GPUs

pgvector

Qdrant

Prometheus

Grafana

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## Datenhaltung ist eine Architekturentscheidung.

Kontrolle von Anfang an

Wo ein Modell läuft, bestimmt, wo Ihre Prompts, Dokumente und Antworten verarbeitet werden. Wir machen diese Entscheidung explizit: Was bleibt auf Ihrer Infrastruktur, was darf ein EU-Anbieter verarbeiten, und wie wird jede Anfrage protokolliert und geschützt.

### Von der Anforderung zum laufenden Modell.

So arbeiten wir

[Aufbau]

[01]

Anforderungen & Datenklassen

Welche Daten sind beteiligt, wo dürfen sie verarbeitet werden, und welche Qualität und Latenz braucht der Anwendungsfall?

[02]

Modell- & Hosting-Wahl

Wir testen Kandidaten und empfehlen On-Premise, Private Cloud oder EU-Hosting mit Kostenschätzung.

[Lieferung]

[03]

Bereitstellen & integrieren

Model Serving, API-Gateway, Monitoring und Anbindung an Ihre Anwendungen und Ihren Identity Provider.

[04]

Betreiben & aktualisieren

Wechsel auf neue Modellversionen mit Evaluation vor jedem Umstieg und Kapazitätsplanung bei wachsender Nutzung.

Weiterlesen

## Das Thema vertiefen.

[### Self-Hosted LLMs in 2026: Private AI for EU Firms Artikel: Wann selbst gehostete Modelle die bessere Wahl sind.](https://nexuri.de/blog/self-hosted-llm-eu) [### Why We Host Everything in the EU Artikel: Unsere Gründe für EU-Hosting und Datenhoheit.](https://nexuri.de/blog/why-we-host-everything-in-the-eu) [### Embeddings & semantische Suche Vektorsuche, hybride Suche und RAG-Pipelines.](https://nexuri.de/services/semantic-search) [### Cloud & DevOps EU-Infrastruktur, Kubernetes und Monitoring.](https://nexuri.de/services/cloud-devops)

FAQ

## Private KI, klar beantwortet.

Ein selbst gehostetes Large Language Model läuft auf Infrastruktur, die Sie kontrollieren, etwa eigenen Servern oder einem dedizierten Cloud-Konto, statt über die öffentliche API eines KI-Anbieters aufgerufen zu werden. Prompts und Daten werden innerhalb dieser Umgebung verarbeitet.

Für viele Aufgaben wie Klassifizierung, Extraktion, Zusammenfassung und RAG liefern aktuelle offene Modelle gute Ergebnisse. Bei komplexem Schlussfolgern liegen kommerzielle Modelle oft noch vorn. Wir testen auf Ihren Aufgaben, damit die Wahl auf Belegen beruht.

Es hilft, weil die Verarbeitung in einer Umgebung unter Ihrer Kontrolle bleibt. Konformität hängt aber auch von Zweck, Rechtsgrundlage, Zugriffskontrolle, Aufbewahrung und Dokumentation ab. Wir gestalten die technische Seite und stimmen den Rest mit Ihrer Datenschutzbeauftragten oder Ihrem Datenschutzbeauftragten ab.

Das hängt von Modellgröße und Anfragevolumen ab. Kleinere quantisierte Modelle laufen auf einer GPU, größere brauchen mehr Speicher oder mehrere GPUs. Wir dimensionieren das Setup und vergleichen es mit EU-GPU-Hosting, bevor Sie investieren.

Nicht automatisch. Bei geringem Volumen sind APIs meist günstiger. Self-Hosting lohnt sich bei stetig hohem Volumen oder strengen Datenanforderungen. Wir rechnen beide Varianten für Ihren Fall durch.

Ja. Eine Routing-Schicht schickt sensible Anfragen an das private Modell und weniger sensible an eine kommerzielle API, hinter einem gemeinsamen internen Endpunkt.

## KI nutzen, ohne Daten nach außen zu geben?

Sagen Sie uns, um welche Daten und welchen Anwendungsfall es geht. Wir skizzieren ein privates Setup mit Hosting-Optionen und einem ehrlichen Kostenvergleich.

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