Auf Prem

Lokales KI-Gateway: Vereinheitlicht LLM API-Zugriff

Purple circle on white background with subtle pixelated effect and soft gradient shading visible.

Stellen Sie über eine AI Gateway-API eine Verbindung zu OpenAI, Claude, Gemini, Groq, Mistral und über 250 LLMs her
Verwenden Sie die Plattform, um Modelltypen zu chatten, zu vervollständigen, einzubetten und neu zu ordnen
Orchestrieren Sie Workloads auf Ihren lokalen GPUs und zugelassenen externen Endpunkten mit intelligentem Routing und Fallbacks
Policy-basierte Governance, Durchsetzung von Ratenlimits, Kontingenten, RBAC und Audit-Logs auf Gateway-Ebene

AI Gateway configuration page with API provider and model selection options for OpenAI and more.

On-Premise/Hybrid-LLMOPs: Modellbereitstellung und Inferenz

Starten Sie jedes Open-Source-LLM über vorab abgestimmte, produktionsbereite Pipelines in Ihrem lokalen oder VPC/Hybrid-Cluster
Nutzen Sie branchenführende Modellserver wie vLLM und sGLang für Inferenzen mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz
Nutzen Sie branchenführende Modellserver wie vLLM und sGLang für Inferenzen mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz
Ermöglichen Sie GPU-Autoscaling, Auto-Shutdown und intelligente Ressourcenbereitstellung in Ihrer gesamten LLMOps-Infrastruktur

Model deployment interface with Hugging Face URI input and quick select options for AI models.

Warum sollten Sie TrueFoundry für Hybrid-Cloud-KI wählen?

Stellen Sie eine leistungsstarke KI-Infrastruktur bereit, die sich selbst optimiert und so Kosten, Komplexität und manuelle Eingriffe reduziert.

Eine Demo buchen

Datensouveränität und Sicherheit

100% der Tokens, Dateien und Traces bleiben in Ihrem DC/VPC — kein Zugriff durch einen Anbieter.
Kontrollen pro Mieter mit strikter Einhaltung der Wohnsitzbestimmungen.
42% der Unternehmensarchitekten sehen sich das jetzt an unabhängiger Speicher als sicherer als primärer Speicher Wolken

Agentic Workflow-Toolkit

Stellen Sie mehrstufige Agenten mit Tools, Eingabeaufforderungen und Richtlinien zusammen.
Integrierte Bewertung und Beobachtbarkeit für Vertrauen und Wiederholbarkeit.
Schnelle Iteration ermöglicht die Skalierung auf komplexe Workflows.

Vereinheitlichte GPU-Flottenorchestrierung

Lokale Modelle bieten Latenzeinsparungen von bis zu 90% im Vergleich zu Cloud-Läufen.
Ein einziges Dashboard zur Verwaltung von Racks, Clustern und Edge-Knoten.
Automatisierte Planung, Autoscaling und Echtzeit-Zeitüberwachung.

Berechenbare und reduzierte Kosten

Unternehmen berichten von Kostensenkungen von 80— 90%, indem sie Workloads vor Ort verlagern.
Besitzen Sie Ihre Hardware und senken Sie die Ausgangsgebühren für die Finanzkontrolle.
Dynamisches Routing zu Modellen mit den niedrigsten Kosten innerhalb von SLA.

Gradient sphere with blue and purple hues on a white background with a rounded shape.

Technische Herausforderungen, denen sich Teams vor Ort stellen müssen

Die häufigsten Blocker, die wir sehen — und wie man sie überwindet, ohne monatelang kleben zu müssen.

Edge-übergreifende Beobachtbarkeit/vor Ort/Labor

Wir können nicht erkennen, welches Modell, welcher Pod oder welcher Knoten der Engpass ist; die MTTR beträgt Tage

Ein Bereich für Ablaufverfolgungen/Metriken/Protokolle plus LLM-Beobachtbarkeit auf Anforderungsebene; Roll-ups zum Zustand der Umgebung.

Fragmentierte GPU-Pools, schlechte Auslastung

Einige Knoten sind inaktiv, während eine Warteschlange überlastet ist; Teams horten GPUs.

GPU-Partitionierung/-Slicing, Kontingente und Präemption; faire Aufteilung der Planung zwischen Teams.

Datenverwaltung und Wohnsitz

Wir müssen PII/PHI intern behalten, aber trotzdem Datensätze für KI zusammenführen.

Pipelines, die den Aufenthalt berücksichtigen, Schulungen und Inferenz vor Ort und maskierte Feature-Stores.

Leistungsoptimierung und Kostentransparenz

Latenz-SLOs und Kosten sind eine Blackbox; kleine Modelle sind manchmal besser als große, aber das Routing erfolgt manuell.

Policy-basiertes Routing (nach Latenz/Kosten/Genauigkeit), Kostenverfolgung pro Anfrage, Autoscaling-Profile.

Heterogene Umgebungen (VMs, K8s, Legacy)

Wir führen VMs und Container standortübergreifend aus; der Betrieb ist inkonsistent und spröde

K8S-native Steuerung mit VM+Container-Harmony, Standard-Gold-Images, Drift-Erkennung.

Mit der Abwanderung von Modellen und Werkzeugen Schritt halten

Jeden Monat: neue Laufzeiten, Formate und Beschleuniger; unser Stack hinkt hinterher.

Steckbare Laufzeiten (OpenAI-kompatibel, vLLM, NIM usw.), versionierte Blueprints, Upgrade-Fenster.

Finanzdienstleistungen

Regulatorenfreundliche KI mit niedriger Latenz für Handel, Risiko und Betrug

Kundendaten verlassen niemals die Bank → einfachere SOC 2-Audits
Inferenz unter 10 ms → engere Biet/Ask-Spreads
Umzäunte Pipelines → keine Schlagzeilen über Datenlecks

Laptop with credit card, coins, and financial icons on screen and surrounding keyboard and surface.

Betrugsbewertung in Echtzeit

Bewerten Sie jede Transaktion in Millisekunden und stellen Sie Anomalien unter Quarantäne, bevor sie behoben werden

T-1-Risiko-Backtesting

Compress VaR wird über Nacht ausgeführt, sodass Bücher mit frischeren Stressergebnissen geschlossen werden.

Personalisierte Wealth Bots

Konforme Berater vor Ort, die sich an den Portfoliokontext erinnern, ohne Kundendaten preiszugeben.

Gesundheitswesen

Schützen Sie Patientendaten und beschleunigen Sie gleichzeitig die klinische KI

PHI bleibt vor Ort → HIPAA/DSGVO-Sorgenfreiheit
Sofortige Modellinferenz → schnellere Diagnose
Vollständiger Prüfpfad → reibungslosere FDA-Einreichungen

Medical professionals surrounded by health monitoring equipment and digital tools for patient care and data analysis.

Radiologische Bildtriage

Bewerten Sie Scans in Millisekunden neben PACS und priorisieren Sie automatisch verdächtige kritische Punkte.

Feinabstimmung bei der Arzneimittelentdeckung

Optimieren Sie die anonymisierten Testdaten innerhalb Ihrer Firewall; IP und PHI gehen niemals verloren.

Prognose der Nachfrage nach Krankenhausbetten

Lokale EHR-/ADT-Feeds liefern tägliche Prognosen zum Bettenbedarf und Personalwarnungen, ohne dass Daten exportiert werden müssen.

Automobilbranche

Edge-fähige KI für sicherere, intelligentere Fahrzeuge

Kundendaten verlassen niemals die Bank → einfachere RBI/SOC 2-Audits
Inferenz unter 10 ms → engere Biet/Ask-Spreads
Umzäunte Pipelines → keine Schlagzeilen über Datenlecks

People interacting with smartphone and drone icons surrounded by settings, location, and WiFi symbols.

Testlabor für Fahrerassistenz

Deterministische Wiedergabe von Randfällen auf einem lokalen AV/HPC-Cluster und Durchsuchung von Modellversionen mit Rückverfolgbarkeit des Sicherheitslebenszyklus

Prädiktive Wartung

Führen Sie Telemetrie und Wartungshistorie lokal zusammen, um Verschleiß vorherzusagen und Reparaturen vor Ausfällen zu planen.

Visualisieren von Robotik in der Anlage

Führen Sie Inspektionsmodelle an der äußersten Kante aus (Kameras/Roboter), um Fehler direkt vor Ort zu erkennen, ohne von der Cloud abhängig zu sein.

Halbleiter

KI vom Design bis zur Fabrik mit sicheren, lokalen Pipelines.

Ertragsrückgänge aufgrund mikroskopischer Defekte → Inline-KI-Inspektion steigert den Ertrag beim ersten Durchlauf
Pilotprojekte nur für Labore und isolierte EDA-Protokolle → eine verwaltete Plattform für Design, Test und Fertigung
Werkzeugausfallzeiten und Ausschusskosten → vorausschauende Wartung und SPC reduzieren Exkursionen

Circuit board with cube and screens showcasing electronic components and connections.

Erkennung von Wafer- und Maskendefekten

CV+ML markiert Hotspots im Inline-Modus

Virtuelle Messtechnik und SPC

Prognostizieren Sie, dass die Spezifikationen nicht erreicht werden, bevor der Ertrag erreicht wird

EDA/Log-Mining für die D-Rampe

Korrelieren Sie Design-/Test-/Fab-Signale, um das Ertragslernen zu beschleunigen

Herstellung

Vision und Qualitätskontrolle in Echtzeit in der Werkstatt

Analysieren Sie Produktionsdaten ohne Cloud-Latenz
Sorgen Sie für proprietäre Prozesse und IP-Schutz vor Ort
Stellen Sie Vision-Modelle für die Qualitätskontrolle in Echtzeit bereit

Industrial robot arm and computer screen warning sign with people and factory machine.

Defektes Heatmap-Overlay

Anomaliekarten auf Pixelebene auf Live-Kameras zur Orientierung der Inspektoren in Echtzeit.

Optimierung des Energieverbrauchs

Lernen Sie die optimalen Sollwerte kennen und passen Sie Antriebe/Öfen automatisch an, um kWh zu reduzieren, ohne den Durchsatz zu beeinträchtigen.

Bedarfsorientierte Planung

Rufen Sie Live-ERP-/WMS-Signale ab, um Jobs neu zu sequenzieren und WIP-Engpässe zu reduzieren.

Medien und Telekommunikation

KI-gestützte Erstellung und Verteilung von Inhalten — vollständig vor Ort

Terabyte an Rohmaterial bleiben intern → IP-Rechte schützen
Rendern und Bearbeiten vor Ort in Echtzeit → Nachbearbeitungszeit verkürzen
Lokal verarbeitete Erstanbieter-Zuschauerdaten → datenschutzkonforme Personalisierung

Smartphone displaying video recording interface with microphone and camera icons surrounding it.

Automatische Bearbeitung

Die KI fügt Multi-Cam-Aufnahmen zusammen, synchronisiert automatisch Winkel, stellt einen ersten Schnitt zusammen und generiert Bildunterschriften, ohne dass die Rohdaten Ihren Tresor verlassen

Intelligente Empfehlungen

Personalisieren Sie ohne Drittanbieter-Cookies, Drive-Empfehlungen aus dem Anzeigeverhalten von Erstanbietern, das in Ihrer eigenen Infrastruktur gespeichert ist; keine externen Tracker

Sicherer Asset-Tresor

Rechteverwaltung und Wasserzeichen, zentrale Zugriffskontrolle sowie forensische Wasserzeichen, um undichte Stellen auf allen Bildschirmen aufzuspüren und zu entfernen

Verteidigung

Klassifizierte KI-Workloads, die bei Ihnen vor Ort gesichert sind

Trainingscluster mit Luftlücke → erfüllen Sie die Top-Secret-/SCI-Mandate des US-Verteidigungsministeriums
Inferenz unter 20 ms am taktischen Rand → schnellere Entscheidungszyklen
Unveränderliche Auditprotokolle → DevSecOps- und Zero-Trust-Prüfungen bestehen

Servers with shield and lock for data protection and security surrounded by people and devices.

Taktisches Modelltraining

Bildverarbeitungsmodelle im Kino aktualisieren

Unterstützung für Targeting in Echtzeit

Erkennung und Kennzeichnung auf dem Gerät zur Unterstützung des Situationsbewusstseins in Umgebungen mit geringer Konnektivität.

Sicherer Audit-Trail

Hash-Chain-Logs oder reine Anhängeprotokolle mit überprüfbarer Historie für Ermittlungs- und Compliance-Zwecke.

Häufig gestellte Fragen

Wie sollten wir zwischen cloudbasierten und On‑Premise-KI‑Governance-Systemen wählen?

Nutzen Sie Datensensibilität und Kontrolle als Ihre Entscheidungsspielräume. Wenn Sie Datenhoheit, PHI/PII-Kontrolle, benutzerdefinierte Leitplanken und vorhersehbare Kosten benötigen, ist eine lokale (oder hybride) Governance in der Regel besser geeignet. Die Cloud eignet sich hervorragend für schnelle Experimente. TrueFoundry skizziert die Kompromisse und unterstützt beide Ansätze mit einer gemeinsamen Governance-Ebene (Gateway + Leitplanken + Audit).

Wie wählt man zwischen On‑Prem- und Cloud-KI-Finanzlösungen?

Während MLops eine Vielzahl von ML-Modellen unterstützt, wurde LLMops speziell für GenAI entwickelt und
große Sprachmodelle. Es umfasst Funktionen wie Modellserver-Orchestrierung, Prompt
Verwaltung, Beobachtbarkeit auf Token-Ebene, Agenten-Frameworks und sicherer API-Zugriff.
Die LLMOPS-Plattform von TrueFoundry verarbeitet diese GENAI-spezifischen Workflows nativ — im Gegensatz
generische MLOps-Tools.

Ist Cloud- oder On-Premise-Edge-KI-Sicherheit in Rechenzentren besser — und wann?

Die Verwaltung von LLMs in großem Maßstab ist komplex. Die LLMOps-Plattform von TrueFoundry bietet integrierte Tools für
Modellbereitstellung, Feinabstimmung, RAG, Agenten-Orchestrierung, Observability und Governance — damit Ihr
Das Team kann sich auf den Aufbau konzentrieren, anstatt die Infrastruktur zusammenzusetzen. Es unterstützt auch die Bedürfnisse von Unternehmen
wie Compliance, Kontingentverwaltung und VPC-Bereitstellungen.

Wie speichern und sichern selbst gehostete LLM-Evaluierungsplattformen normalerweise Prompt-Logs?

Die Plattform von TrueFoundry umfasst:

Modellbereitstellung und Inferenz mit vLLM, sGLang, Autoscaling und Infrastruktur in der richtigen Größe
Feinabstimmung von Workflows mit LoRA/QLora mit automatisierten Pipelines
API-Gateway für einheitlichen Zugriff, RBAC, Kontingente und Fallback
Promptes Management mit Versionskontrolle und A/B-Tests
Tracing & Guardrails für volle Sicht und Sicherheit
RAG-Bereitstellung mit einem Klick mit integrierter VectorDBS
Agentenunterstützung für LangChain, CrewAI, AutoGen und mehr
Unternehmensfunktionen wie Auditprotokolle, VPC-Hosting und SOC 2-Konformität

Ich benötige eine selbst gehostete Plattform, um jede LLM-Anfrage mit Metadatenoptionen zu protokollieren?

Ja. TrueFoundry ist auf Flexibilität ausgelegt. Sie können die LLMops-Plattform selbst bereitstellen
Cloud (AWS, GCP, Azure), in einer privaten VPC, vor Ort oder sogar in Airgapped
Umgebungen — Gewährleistung der Datenkontrolle und Compliance vom ersten Tag an.

Wie verwalten KI-Anbieter die Infrastrukturvielfalt bei Air-Gap-Deployments?

Der LLMOPS-Stack von TrueFoundry bietet Tracing auf Token-Ebene, Latenzverfolgung, Kostenzuweisung und
Protokolle auf Anforderungsebene. Sie können jede Aufforderung, jede Antwort und jeden Fehler in Echtzeit verfolgen, was es einfach macht
um Ihre LLM-Anwendungen zu debuggen und zu optimieren.

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