Generative KI-Lösungen vor Ort | Sichere und skalierbare KI-Bereitstellung

Kerninfrastruktur für GenAI vor Ort erforderlich

Der Betrieb von Generativer KI vor Ort erfordert einen gut durchdachten Stack, der Leistung, Kontrolle und Skalierbarkeit in Einklang bringt. Im Folgenden sind die wichtigsten Infrastrukturkomponenten aufgeführt, die für den Einsatz von GenAI-Systemen in Unternehmensumgebungen erforderlich sind.

• Hochleistungshardware:
  Leistungsstarke GPUs sind für eine effiziente LLM-Inferenz unerlässlich. Unternehmen verwenden je nach Arbeitslast in der Regel NVIDIA A100-, H100- oder L40-GPUs. Diese GPUs bieten die Speicherbandbreite und Rechenleistung, die für die Verarbeitung großer Modelle und gleichzeitiger Anforderungen erforderlich sind. KI-Beschleuniger wie Intel Habana oder AMD Instinct können je nach Kompatibilität und Budget ebenfalls in Betracht gezogen werden.
  
• Inferenzmaschine:
  Eine optimierte Inferenz-Engine wie vLLM, TGI oder DeepSpeed-Inference wird benötigt, um Modelle mit niedriger Latenz zu bedienen. Diese Engines unterstützen Funktionen wie Stapelverarbeitung, Token-Streaming und KV-Caching und eignen sich daher ideal für Echtzeitanwendungen mit hohem Durchsatz.
  
• Container-Orchestrierung:
  Kubernetes und Docker werden häufig zur Bereitstellung und Verwaltung von Inferenzdiensten verwendet. Sie bieten Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Ressourcenmanagement über mehrere Knoten hinweg. Diese Orchestrierungsebene stellt sicher, dass die Inferenz-Workloads bei unterschiedlichen Verkehrslasten stabil bleiben und reaktionsschnell reagieren.
  
• Vektor-Datenbank (optional):
  Für Anwendungsfälle wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) werden Vektordatenbanken wie FAISS, Qdrant oder Weaviate zum Speichern und Durchsuchen von Einbettungen verwendet. Diese Systeme ermöglichen es GENai-Modellen, ihre Ergebnisse in unternehmensspezifischen Wissensdatenbanken zu verankern.
  
• Überwachung und Beobachtbarkeit:
  Tools wie Prometheus, Grafana und OpenTelemetry helfen bei der Überwachung der GPU-Nutzung, der Anforderungslatenz, der Fehlerraten und des Durchsatzes. Beobachtbarkeit ist entscheidend, um die Leistung aufrechtzuerhalten, Engpässe zu erkennen und die Ressourcenzuweisung im Laufe der Zeit zu optimieren.
  

Zusammen bilden diese Komponenten die Grundlage für eine robuste, skalierbare GenAI-Bereitstellung vor Ort.

Herausforderungen der KI-Bereitstellung vor Ort

GenAI vor Ort bietet zwar mehr Kontrolle und Datensicherheit, bringt jedoch auch eigene Herausforderungen mit sich, die Unternehmen sorgfältig planen müssen. Diese Herausforderungen umfassen Infrastruktur, Skalierbarkeit, Betrieb und Wartung.

Beschaffung und Einrichtung von Hardware: Die Anschaffung und Wartung von GPUs oder speziellen KI-Beschleunigern kann zeitaufwändig und kostspielig sein. Die Vorlaufzeiten für High-End-Geräte wie NVIDIA A100s oder H100s können sich über Monate verlängern, und die Einrichtung von Kühlung, Stromversorgung und Rackplatz erhöht die Komplexität.

Infrastruktur und DevOps-Komplexität: Die Ausführung großer Modelle vor Ort erfordert die Verwaltung von Container-Orchestrierung, GPU-Planung, Netzwerk- und Ressourcenbeschränkungen. Ohne ein dediziertes DevOps- oder MLOps-Team kann die Sicherstellung von Verfügbarkeit und Skalierbarkeit zu einem Engpass werden, insbesondere wenn die Nutzung zunimmt.

Skalierung und Lastmanagement: Autoscaling ist in lokalen Umgebungen komplexer als in Cloud-Plattformen. Unternehmen müssen Spitzenlastszenarien einplanen und Pufferkapazität einbauen, was bei unsachgemäßer Optimierung zu Unterauslastung und erhöhten Kosten führen kann.

Modellverwaltung und Versionierung: Das Hosten mehrerer Modelle für verschiedene Teams oder Anwendungsfälle erfordert Versionskontrolle, Rollback-Unterstützung und sichere Zugriffskontrolle. Ohne geeignete Tools kann eine Vielzahl von Modellen zu Instabilität und Ineffizienz der Bereitstellungspipelines führen.

Überwachung und Problembehandlung: Um Engpässe, Latenzspitzen oder Speicherprobleme zu erkennen, sind Tools zur Echtzeitüberwachung erforderlich. Ohne zuverlässige Beobachtbarkeit wird die Diagnose von Leistungsproblemen eher reaktiv als proaktiv.

Trotz dieser Herausforderungen setzen viele Unternehmen GenAI erfolgreich vor Ort ein, indem sie von Anfang an in die richtigen Tools, Plattformen und Betriebspraktiken investieren.

Die 5 besten Plattformen für KI der Generation vor Ort

Die Wahl der richtigen Plattform ist für die erfolgreiche Bereitstellung und Verwaltung von GenAI-Workloads vor Ort unerlässlich. Diese Plattformen helfen dabei, die Komplexität von Infrastruktur, Orchestrierung und Modellverwaltung zu abstrahieren. Im Folgenden finden Sie einige der besten Lösungen, die für sichere, skalierbare und anpassbare GenAI-Bereitstellungen vor Ort entwickelt wurden.

1. Wahre Gießerei

TrueFoundry ist eine Kubernetes-native Plattform für Unternehmen, die entwickelt wurde, um die Bereitstellung, Inferenz und Skalierung von KI- und GenAI-Workloads in Cloud- und On-Premise-Umgebungen zu optimieren. Sie reduziert die Komplexität der Verwaltung der LLM-Infrastruktur, indem sie ein robustes KI-Gateway, optimierte Model-Server-Layer und eine Full-Stack-MLOps-Integration bietet.

TrueFoundry wurde mit einer Denkweise entwickelt, bei der Entwickler an erster Stelle stehen, und ermöglicht es ML- und Plattformteams, sich auf die Erstellung und Optimierung von Modellen zu konzentrieren, anstatt die Recheninfrastruktur zu verwalten. Es bietet nahtlose Integrationen mit führenden Inferenz-Frameworks wie vLLM und Text Generation Inference (TGI) und unterstützt blitzschnelle, tokeneffiziente LLM-Bereitstellungen.

Die wichtigsten Funktionen:

Einheitliches KI-Gateway: Bieten Sie über 250 Open-Source-und proprietäre LLMs mithilfe einer konsistenten OpenAI-kompatiblen API-Ebene an. Wechseln Sie per Multimodell-Routing zwischen Modellen wie LLama 2, Mistral, Mixtral, Claude und GPT — und das alles, ohne Ihren Integrationscode zu ändern.

Kubernetes-Native Architektur: Skaliert automatisch LLM-Inferenz-Workloads in jeder Umgebung — AWS, GCP, Azure oder lokal mithilfe der nativen Kubernetes-Orchestrierung. Ist mit Helm-basierter GitOps-Unterstützung für deklaratives Infrastrukturmanagement vorkonfiguriert.

Optimiert für Inferenz im großen Maßstab: TrueFoundry lässt sich nativ in vLLM integrieren, um eine Latenz von unter 400 ms zu erreichen und mehr als 100 gleichzeitige Benutzer pro GPU zu bedienen. Gemischte Präzision, Quantisierung und Batching werden standardmäßig unterstützt, um die Kosten pro Token zu senken.

Vollständige Beobachtbarkeit und Kontrolle: Echtzeitanalysen auf Token-Ebene, Latenzmetriken, Ratenbegrenzung und automatisches Load-Balancing geben Entwicklungsteams vollen Einblick und Kontrolle über Produktionsinferenzen.

Eingabeaufforderungs- und Versionsverwaltung: Sie können Eingabeaufforderungen direkt auf der Plattform verwalten, versionieren und testen. Aktivieren Sie A/B-Tests und Rollback-Unterstützung für schnelle Iterationen und Experimente.

Sicherheit und Konformität: Stellen Sie LLMs in Ihrer VPC oder vor Ort mit integriertem RBAC, verschlüsselter Kommunikation und SOC2-konformen Verfahren bereit. Keine Modell- oder Prompt-Daten verlassen jemals Ihre Infrastruktur.

2. NVIDIA KI für Unternehmen

NVIDIA Enterprise AI ist eine Full-Stack-Suite aus Software und GPU-beschleunigter Infrastruktur, die für skalierbare KI-, maschinelles Lernen- und generative KI-Workloads in Unternehmensumgebungen entwickelt wurde. Es wurde für den hybriden und lokalen Einsatz entwickelt und ermöglicht es Unternehmen, modernste KI, einschließlich LLMs, Computer Vision und prädiktiver Analysen, auf NVIDIA-zertifizierten Systemen mithilfe von NVIDIA AI Enterprise auszuführen, einer Softwareschicht, die für Leistung, Sicherheit und Support optimiert ist.

Ganz gleich, ob Modelle in privaten Rechenzentren oder in einer Hybrid-Cloud-Infrastruktur bereitgestellt werden, NVIDIA Enterprise AI ermöglicht es Unternehmen, sichere KI-Anwendungen mit niedriger Latenz zu entwickeln, ohne Daten außerhalb ihres Netzwerks zu senden. Es ist ideal für Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Fertigung, die KI vor Ort mit voller Datenhoheit benötigen.

Die wichtigsten Funktionen

• Full-Stack-KI-Softwaresuite: Enthält Triton Inference Server, TensorRT und NeMo für leistungsstarkes Modelltraining und -bereitstellung.
  
• Hybrid- und On-Premise-Flexibilität: Bereitstellung über VMware, Red Hat OpenShift oder Bare Metal in sicheren, datensouveränen Umgebungen.
  
• GPU-optimierte Leistung: Entwickelt für die Nutzung von NVIDIA-GPUs für Unternehmen (A100, H100, L40) für Inferenzen mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz.

3. Red Hat OpenShift KI

Red Hat OpenShift AI (ehemals Red Hat OpenShift Data Science) ist eine unternehmenstaugliche MLOps-Plattform, mit der Unternehmen KI/ML-Modelle in Hybrid-Cloud-Umgebungen erstellen, trainieren, bereitstellen und überwachen können. Sie basiert über OpenShift auf Kubernetes und bietet eine vollständig integrierte Umgebung für die Modellentwicklung und -produktion mit Flexibilität für lokale, Cloud- oder Edge-Bereitstellungen.

OpenShift AI vereint Open-Source-Tools und Unternehmenssupport und ermöglicht so eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und DevOps-Teams. Es unterstützt benutzerdefinierte Modelle sowie die Integration mit Open-Source-und kommerziellen LLMs und bietet eine sichere und konforme Infrastruktur für sensible Workloads.

Die wichtigsten Funktionen

• Hybride MLOps-Plattform: Führen Sie KI/ML-Workloads mithilfe der Kubernetes-nativen Orchestrierung konsistent vor Ort, in der Cloud oder am Edge aus.
  
• Integrierte Tools und Notebooks: Beinhaltet JupyterHub, Modellregistrierung, Pipelines und CI/CD-Integration für durchgängige Workflows.
  
• Sicherheit auf Unternehmensebene: Bietet RBAC, Audit-Logging und eine Compliance-fähige Infrastruktur mit Red Hat Support.
  

4. Ray (beliebiger Maßstab)

Ray ist ein skalierbares, verteiltes Rechenframework, das für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen entwickelt wurde — von der Schulung von LLMs bis hin zur Bereitstellung mit hohem Durchsatz. Es kann vollständig vor Ort bereitgestellt werden und ist daher eine hervorragende Wahl für Unternehmen, die die volle Kontrolle über die Infrastruktur benötigen.

Ray unterstützt moderne KI-Stacks wie vLLM, DeepSpeed und Hugging Face Transformers und unterstützt skalierbare Inferenz über Ray Serve. Mit nativer Unterstützung für Kubernetes und GPU-Planung können Ray-Cluster sicher in privaten Rechenzentren für LLMops-Workloads ausgeführt werden.

Die wichtigsten Funktionen:

• Verteilte KI-Orchestrierung vor Ort: Stellen Sie Ray auf Ihren eigenen Clustern bereit, um Trainings-, Tuning- und Inferenz-Pipelines in großem Umfang zu verwalten.
  
• LLM-Ready Stack: Kompatibel mit vLLM-, Hugging Face-, DeepSpeed- und LangChain-basierten Anwendungen.
  
• Ray Serve for Inference: Bereitstellen von Modellen mit dynamischer Autoskalierung, Routing und hoher Parallelität auf GPU-Knoten.

5. IBM Watson.ai

IBM Watson AI ist eine Suite von KI-Services und Tools, die Unternehmen dabei unterstützen sollen, künstliche Intelligenz in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, wobei Vertrauen, Transparenz und Governance im Vordergrund stehen. Die Plattform, die jetzt Teil von IBM Watsonx ist, umfasst watsonx.ai für die Erstellung und Optimierung von Modellen, watsonx.data für skalierbares Datenmanagement und watsonx.governance, um eine verantwortungsvolle KI-Nutzung über den gesamten Lebenszyklus hinweg sicherzustellen.

Watson AI ist mithilfe von IBM Cloud Pak for Data und Red Hat OpenShift für Hybrid-Cloud- und On-Premise-Umgebungen optimiert, sodass Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Daten und ihre Modellbereitstellung haben. Es unterstützt Basismodelle, die Feinabstimmung benutzerdefinierter Modelle und die Integration mit Open-Source-LLMs, die alle durch unternehmenseigene SLAs unterstützt werden.

Die wichtigsten Funktionen

• watsonx Platform: Einheitlicher Stack mit watsonx.ai (Modellbildung), watsonx.data (gesteuerter Datenspeicher) und watsonx.governance (AI-Governance).
  
• Hybrid- und On-Prem-Bereitstellung: Stellen Sie mithilfe von OpenShift und Cloud Pak for Data auf IBM Cloud, AWS oder Ihrer eigenen Infrastruktur bereit.
  
• Vertrauensorientierte KI: Integrierte Tools für Erklärbarkeit, Erkennung von Verzerrungen, Modellherkunft und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
  

KI der On-Premise-Generation im Vergleich zu KI der Cloud-Generation: Der Unterschied

GenAI vor Ort bietet Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Infrastruktur, Modelle und Daten. Es ist die bevorzugte Wahl für Unternehmen, die in stark regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen oder der Regierung tätig sind und in denen die Einhaltung von Datenschutzstandards wie GDPR und HIPAA von entscheidender Bedeutung ist. Bereitstellungen vor Ort ermöglichen es Teams, sensible Daten in ihren eigenen Umgebungen zu speichern, das Modellverhalten anzupassen und die Infrastruktur zu optimieren, um langfristige Kostenvorhersagbarkeit zu gewährleisten. Die anfängliche Einrichtung erfordert zwar möglicherweise mehr Aufwand und Investitionen, bietet jedoch mehr Flexibilität, Überprüfbarkeit und Integration in interne Systeme.

Cloud GenAI, bietet andererseits Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Komfort. Es ermöglicht Teams, KI-Anwendungen schnell zu prototypisieren und bereitzustellen, ohne sich Gedanken über das Infrastrukturmanagement machen zu müssen. Cloud-Anbieter kümmern sich um Autoscaling, Hardwarebereitstellung und Modellaktualisierungen und ermöglichen so eine schnellere Markteinführung. Dies kann jedoch mit Bedenken hinsichtlich des Speicherorts der Daten, der Anbieterbindung und der unvorhersehbaren nutzungsabhängigen Preisgestaltung einhergehen. Für viele Unternehmen besteht die Wahl darin, die Compliance-Anforderungen mit betrieblicher Flexibilität in Einklang zu bringen.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass generative KI vor Ort nicht mehr nur ein Fallback für regulierte Branchen ist. Sie wird schnell zu einem strategischen Vorteil für Unternehmen, die Datenhoheit, Infrastrukturkontrolle und langfristige Skalierbarkeit benötigen. Lösungen wie TrueFoundry, NVIDIA Enterprise AI, Red Hat OpenShift AI, IBM Watson AI und Ray bieten leistungsstarke, produktionsreife Funktionen für die Entwicklung und Bereitstellung von GenAI-Modellen vollständig innerhalb der eigenen Infrastruktur des Unternehmens.

Da KI-Systeme immer komplexer werden und die Datensensitivität zunimmt, bietet die Bereitstellung vor Ort eine zukunftssichere Grundlage. Es ermöglicht Unternehmen, mit Zuversicht innovativ zu sein, die Vorschriften einzuhalten und die volle Verantwortung für ihre Modelle und Daten zu behalten.