Technik & Architektur
Von der GPU-Auswahl über die Inference Engine bis zur Enterprise-Integration — alles, was Sie für ein produktionsreifes On-Premise LLM brauchen. Praxisnah, herstellerunabhängig, auf den deutschen Markt zugeschnitten.
In 5 Schritten zum produktionsreifen LLM
Folgen Sie unserem empfohlenen Pfad — von der Hardware-Beschaffung bis zur Integration in Ihre Geschäftsprozesse.
Technische Fragen?Beschreiben Sie Ihren Anwendungsfall, Ihre Datenquellen und Ihren Schutzbedarf für eine konkrete Ersteinschätzung.
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Jeder Guide ist praxisorientiert, herstellerunabhängig und speziell auf deutsche Unternehmensanforderungen zugeschnitten.
DeepSeek V4 auf 128 GB
Der zweite DeepSeek-Moment im Praxischeck: Welche Quantisierung auf 128-GB-Systeme passt und wie Qwen 3.5, Kimi K3 und GLM-5.2 einzuordnen sind.
Guide lesenOllama im Unternehmen
Installation, Konfiguration und Security Hardening von Ollama für den produktiven Enterprise-Einsatz. Von der ersten GPU bis zum skalierten Deployment.
Guide lesenvLLM vs. Ollama
Detaillierter Feature-Vergleich der zwei populärsten Inference Engines. Performance-Benchmarks, Skalierung und Einsatzempfehlungen für Unternehmen.
Guide lesenRAG-Systeme On-Premise
Retrieval-Augmented Generation mit Ihren eigenen Dokumenten. Vektordatenbanken, Embedding-Modelle und Document Processing Pipelines im Detail.
Guide lesenOpen-Source LLM Vergleich
Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek und Gemma — Benchmarks auf deutschen Sprachaufgaben, Parametergrößen und Hardware-Anforderungen.
Guide lesenGPU-Server Kaufguide
NVIDIA H100, A100, L40S und RTX 4090 im Vergleich. Stromverbrauch, Kühlung, Rack-Anforderungen und TCO-Berechnung für LLM-Workloads.
Guide lesenSAP & DATEV Integration
LLM-Integration mit deutscher Enterprise-Software: SAP, DATEV und ERP-Systeme. API-Gateways, Middleware-Ansätze und Praxisbeispiele.
Guide lesenOn-Premise LLM Stack
Warum technische Tiefe entscheidend ist
Der Betrieb eines On-Premise LLM unterscheidet sich fundamental vom Aufruf einer Cloud-API. Während OpenAI oder Anthropic die gesamte Infrastruktur abstrahieren, müssen Sie bei einer On-Premise-Lösung jede Schicht des Stacks verstehen — von der GPU-Firmware bis zum Load Balancer. Das klingt zunächst nach Mehraufwand, bietet aber entscheidende Vorteile:
Volle Kontrolle über jeden Parameter
Bei Cloud-APIs sind Sie auf die vom Anbieter bereitgestellten Parameter beschränkt. On-Premise können Sie Temperatur, Top-P, Repetition Penalty und Dutzende weitere Parameter pro Request anpassen. Sie entscheiden über Quantisierungsstufen, Kontextfenstergrößen und Batching-Strategien. Diese Kontrolle ist besonders in regulierten Branchen relevant: Wenn Ihre DSGVO-Dokumentation die exakte Modellkonfiguration nachweisen muss, brauchen Sie diese Tiefe.
Optimierung für Ihren spezifischen Workload
Jedes Unternehmen hat andere Anforderungen: Eine Kanzlei braucht lange Kontextfenster für Vertragsanalysen, ein Callcenter braucht minimale Latenz für Echtzeit-Assistenz, und ein Krankenhaus braucht maximale Genauigkeit bei der Befundextraktion. Durch die richtige Kombination aus Hardware, Modell und Inference Engine können Sie Ihren Stack exakt auf Ihre Workload-Charakteristiken optimieren.
Unabhängigkeit von Anbietern
Wenn Sie den technischen Stack verstehen, sind Sie nicht mehr an einen einzelnen Anbieter gebunden. Sie können jederzeit von Ollama auf vLLM wechseln, Llama durch Mistral ersetzen oder eine neue Vektordatenbank einführen — ohne Ihre gesamte Architektur umzubauen. Diese Vendor-Unabhängigkeit ist ein strategischer Vorteil, der in den EU AI Act Anforderungen zur Dokumentation und Nachvollziehbarkeit direkt einzahlt.
Unsere Guides: praxisnah und herstellerunabhängig
Alle technischen Leitfäden auf OnPremLLM.de sind von Praktikern für Praktiker geschrieben. Wir testen jede Empfehlung in realen Enterprise-Umgebungen und aktualisieren die Guides regelmäßig, wenn sich die Technologie weiterentwickelt. Besonders bei den sich schnell verändernden Open-Source-Modellen — wo alle paar Wochen neue Versionen erscheinen — ist aktuelle Information entscheidend.
Tipp: Wenn Sie gerade erst anfangen, empfehlen wir den Ollama Enterprise Guide als Einstieg. Innerhalb von 30 Minuten haben Sie ein funktionierendes LLM auf Ihrer Hardware. Von dort können Sie schrittweise zu komplexeren Setups mit RAG und Enterprise-Integrationen erweitern.
Häufige Fragen zur LLM-Technik
Welche Inference Engine ist die beste für den Enterprise-Einsatz?
Das hängt von Ihrem Use Case ab: Ollama eignet sich hervorragend für den Einstieg und kleinere Teams (bis 20 parallele Nutzer). vLLM ist die bessere Wahl für Hochlast-Szenarien mit >50 gleichzeitigen Anfragen dank PagedAttention und Continuous Batching. Details finden Sie in unserem vLLM vs. Ollama Vergleich.
Welche GPU brauche ich für On-Premise LLM?
Für den Einstieg mit 7B-Modellen genügt eine NVIDIA RTX 4090 (24 GB VRAM). Für 70B-Modelle benötigen Sie mindestens eine A100 80 GB oder mehrere GPUs im Verbund. Für Enterprise-Produktionsbetrieb empfehlen wir NVIDIA H100 oder L40S. Alle Details in unserem GPU-Server Kaufguide.
Was ist RAG und brauche ich es?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert ein LLM mit Ihrer eigenen Wissensbasis — z.B. Verträge, Handbücher oder Kundendaten. Statt das Modell aufwändig zu fine-tunen, werden relevante Dokumente bei jeder Anfrage automatisch als Kontext bereitgestellt. Fast jeder Enterprise-Use-Case profitiert von RAG. Mehr dazu in unserem RAG-Architektur Guide.
Kann ich Open-Source-Modelle kommerziell nutzen?
Ja — die meisten führenden Open-Source-Modelle erlauben kommerzielle Nutzung: Llama 4 (Meta Community License), Mistral (Apache 2.0), Qwen (Apache 2.0), Gemma (Gemma License). DeepSeek nutzt eine eigene MIT-basierte Lizenz. Beachten Sie jedoch die jeweiligen Nutzungsbedingungen. Unser Modell-Vergleich listet alle Lizenzen auf.
Wie integriere ich ein LLM in mein bestehendes SAP-System?
Die Integration erfolgt typischerweise über einen API-Gateway (z.B. Kong oder NGINX) zwischen Ihrem LLM-Server und SAP. Sie können SAP BTP (Business Technology Platform), RFC-Konnektoren oder OData-APIs nutzen, um Daten bidirektional auszutauschen. Konkrete Architekturmuster finden Sie in unserem SAP & DATEV Integrations-Guide.
Wie starte ich am schnellsten mit On-Premise LLM?
Der schnellste Einstieg: 1) Server mit NVIDIA GPU beschaffen, 2) Ollama installieren (ein Befehl), 3) Modell laden (z.B. ollama pull llama3.1), 4) API ansprechen. Innerhalb von 30 Minuten haben Sie ein funktionierendes LLM. Unser Ollama Enterprise Guide führt Sie Schritt für Schritt durch den gesamten Prozess.
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