LLM Hosting
Private AI-Workloads betreiben, ohne daraus ein Forschungsprojekt zu machen — von Tag 1 wie Produktion.
Wofür das gedacht ist
- • Interne Assistenten und Copilots
- • RAG-Pipelines und Embedding-Services
- • Inference-Endpunkte für Produktfeatures
Security und Datengrenzen
AI-Workloads behandeln wir wie sensible Produktionssysteme: Isolation, kontrollierter Zugriff und eine klare Datenstory.
- • Isolierte Runtime- und Netzwerkgrenzen
- • Zugriffskontrolle und Auditierbarkeit
- • Deployment nach Compliance (DE/CH oder on‑premise)
Betrieb
- • Monitoring, Logging und Incident Handling
- • Planbarer Update‑Prozess
- • Klare Limits und Verantwortlichkeiten
Nächste Schritte
Teilen Sie Ihr Ziel (Inference, Embeddings, RAG), erwarteten Traffic und Datenanforderungen. Wir schlagen ein produktisiertes Setup und ein Betriebsmodell vor.
Dedizierte Basis benötigt?
Bare Metal liefert die planbare Grundlage für AI‑Workloads mit klarer Isolation.