On-Premise LLM (On-Prem LLM)

Ein On-Premise LLM (On-Prem LLM) ist ein Large Language Model, das nicht über eine öffentliche Cloud genutzt wird, sondern im eigenen Rechenzentrum oder in der eigenen IT-Umgebung (z. B. private Cloud) betrieben wird. Dadurch behalten Unternehmen maximale Kontrolle über Datenflüsse, Zugriff, Sicherheit und Compliance – besonders relevant bei sensiblen Informationen und strengen Datenschutzanforderungen.

Was bedeutet „On-Premise LLM“?

„On-Premise“ (kurz: On-Prem) bedeutet „vor Ort“: Software und Infrastruktur laufen innerhalb der eigenen Organisation. Ein On-Prem LLM umfasst typischerweise das Modell selbst (oft ein Open-Weights-Modell wie Meta Llama (Open-Weights LLM) oder Mistral (Mistral AI)) sowie die Infrastruktur für Inference und Bereitstellung (z. B. Inference-Server (vLLM / TGI / Triton), GPU-Server, Storage, Netzwerk, Monitoring).

Wie funktioniert ein On-Prem LLM? (Ablauf in der Praxis)

• 1) Modell auswählen: Passendes Modell nach Qualität, Lizenz, Größe und Hardwarebedarf wählen (ggf. mit Quantization (Quantisierung) zur Reduktion von VRAM/RAM).
• 2) Hosting/Serving aufsetzen: Modell über einen Inference-Stack bereitstellen, z. B. per Model Serving (Modellbereitstellung) und einem Inference-Server.
• 3) Zugriff absichern: Authentifizierung, Rollen, Netzwerksegmentierung, Logging, Secrets (z. B. Secrets Management (Schlüsselverwaltung)) und Richtlinien/Leitplanken (z. B. Guardrails (KI-Leitplanken)).
• 4) Wissen anbinden: Häufig via RAG (Retrieval-Augmented Generation) mit Embeddings und Vektordatenbank (Vector Database), um interne Dokumente sicher zu nutzen.
• 5) Betrieb & Qualität: Monitoring, Evals und Governance, z. B. Model Monitoring & Observability (LLMOps), Evaluation (Eval) & Benchmarking und AI Governance.

Warum ist ein On-Prem LLM wichtig? (Vorteile)

• Datenschutz & Datenresidenz: Daten bleiben im eigenen Netz; wichtig für Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und Data Residency (Datenresidenz).
• Kontrolle & Sicherheit: Volle Kontrolle über Logging, Aufbewahrung, Zugriff, DLP/PII-Strategien (z. B. PII Redaction (PII-Schwärzung), Data Loss Prevention (DLP) für KI).
• Compliance & Risiko: Bessere Nachvollziehbarkeit für Audits, Risikoanalysen (z. B. AI Risk Assessment (KI-Risikobewertung)) und Anforderungen wie den EU AI Act.
• Planbarkeit: Keine externen API-Änderungen oder Rate-Limits; Latenz kann im LAN sehr niedrig sein (relevant: Latency (Latenz) & Throughput).

Wofür wird ein On-Prem LLM genutzt? (Beispiele)

• Interne Wissensassistenz: Chat über Richtlinien, Handbücher, Tickets via RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Automatisierung: E-Mail-Klassifikation, Zusammenfassungen, Ticket-Antwortvorschläge – oft orchestriert mit n8n und Automatisierung (Automation).
• Vertrauliche Textverarbeitung: Vertragsanalyse, HR-Workflows, medizinische Dokumentation, bei denen Cloud-Nutzung kritisch wäre.

Was kostet ein On-Prem LLM?

Die Kosten hängen stark von Modellgröße, Nutzerzahl und Performance-Anforderungen ab. Typische Kostentreiber sind GPU-Server (CapEx), Strom/Kühlung, Betrieb (Ops) sowie Qualitätssicherung. Oft starten Pilot-Setups „ab“ einem einzelnen GPU-Server, während produktive Umgebungen mit Redundanz, Monitoring und Skalierung deutlich darüber liegen. Dazu kommen Aufwände für Integration (z. B. RAG, Zugriffsrechte) und laufende Evals.

Wann lohnt sich On-Prem statt Cloud?

On-Prem lohnt sich besonders, wenn sensible Daten verarbeitet werden, strikte Compliance gilt, Daten das Unternehmen nicht verlassen dürfen oder wenn stabile, interne Latenz und volle Kontrolle wichtiger sind als schnelle Cloud-Skalierung. Für viele Teams ist auch ein Hybrid-Ansatz sinnvoll: Kritische Workloads On-Prem, unkritische über APIs (z. B. OpenAI API).