Das Nadelöhr: Warum klassisches Hosting scheitert
Das Ausführen von großen Sprachmodellen (LLMs) wie Llama 3 oder Mistral in einer Unternehmensumgebung unterscheidet sich fundamental von klassischem Software-Hosting. Der limitierende Faktor ist nicht primär die CPU, sondern der Arbeitsspeicher für die Modellgewichte und den Kontext (VRAM). Ein Fehlkauf bei der Hardware führt unweigerlich zu stockenden Workflows und frustrierten Mitarbeitern.
Unsere Consulting-Leistungen im Detail
1. Bedarfsanalyse & Model Sizing
Nicht jeder Anwendungsfall benötigt ein 70-Milliarden-Parameter-Modell. Wir analysieren Ihre Anforderungen (z.B. schnelle Chat-Interaktionen vs. komplexe Aktenanalyse mittels RAG) und bestimmen die optimale Modellgröße sowie die passende Quantisierungsstufe (GGUF-Format), um Speicherbedarf und Präzision perfekt auszubalancieren.
2. Apple Silicon (Metal) vs. NVIDIA (CUDA)
Da die EIDOSDynamics Engine nativ auf LlamaSharp (und damit C# / llama.cpp) aufbaut, holen wir das Maximum aus beiden Architektur-Welten. Wir beraten Sie objektiv herstellerunabhängig:
- Apple Mac Studio / Mac Pro: Wir zeigen Ihnen, warum die "Unified Memory"-Architektur von Apple Silicon (M2/M3/M4 Ultra) aktuell der absolute Preis-Leistungs-Sieger für speicherhungrige KI-Modelle in Kanzleien und Praxen ist. CPU und GPU teilen sich den RAM, wodurch massive Modelle lauffähig werden.
- Windows Workstations (CUDA): Für maximale Inference-Geschwindigkeit und klassische Unternehmens-IT designen wir dedizierte Multi-GPU-Setups (NVIDIA RTX oder Data Center GPUs), die nahtlos mit unserer Avalonia-basierten Windows-App skalieren.
3. Air-Gapped Netzwerkarchitektur
Wir planen nicht nur den Rechner, sondern die sichere Integration in Ihr Unternehmen. Wie verteilt die EIDOSDynamics Watson API das Wissen lokal im LAN? Wie wird Ihre SQLite-Vektordatenbank gesichert und upgedatet, ohne das isolierte Netzwerk jemals zu verlassen? Wir liefern den Blueprint für Ihr Rechenzentrum oder den Serverraum.