Lokales LLM-Deployment
Was nötig ist, um LLMs auf dem eigenen Rechner oder Server laufen zu lassen – Inferenz-Frameworks, GPU-Anforderungen und Quantisierungs-Abwägungen für Teams, denen Datenschutz und Langzeitkosten wichtig sind.
Lokales Deployment holt die Inferenz aus der Cloud auf eigenen Rechner, Server oder das Intranet – Daten bleiben im Haus, keine Aufruflimits, langfristige Kosten planbar. Der Preis: VRAM, Quantisierungsgenauigkeit und das Inferenz-Framework werden wichtig. Ollama, vLLM und llama.cpp haben unterschiedliche Schwerpunkte, und Formate wie GGUF, AWQ und GPTQ beeinflussen direkt Tempo und Qualität. Das hilft dir, Datenschutz, Hardware-Budget und Latenz auszubalancieren.
