Dieser Beitrag vertieft das Thema unserer Seite Sovereign AI.
Drei Trigger-Profile für Private LLM
- Regulierte Datenklasse — Daten unterliegen Jurisdiktions-Bindung
- Inferenz-Wirtschaftlichkeit — sustained Workloads bei stetiger Auslastung
- Auditbereitschaft und Reproduzierbarkeit — Aufsichtsdialoge erfordern dies
Sechs Schichten eines Private-LLM-Stacks
- Hardware (GPUs, CPU, Netzwerk, Storage)
- Plattform (Kubernetes + KubeVirt + Cilium + LINSTOR)
- Serving (vLLM, Triton)
- Modellschicht (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, Phi, Gemma)
- Anwendungsschicht (RAG, Agent-Frameworks, LLM-Gateway)
- Operations (Observability, Audit, Cost Management)
Architektonische Muster
- Single-Tenant-Inferenz-Cluster
- Multi-Tenant-Inferenz-Flotte
- Inferenz + Fine-Tuning + RAG (vollständige KI-Plattform)
- Air-gapped souveräne Bereitstellung
Wie geht es weiter?
Strukturierte Bewertung → Platform Readiness Assessment.
Ænix hat Cozystack entwickelt und gehört zu den Maintainern des CNCF-Projekts.
Wissens-Check: Private-LLM-Deployment
5 questions · ~2 min
Question 1 / 5
Wie viele Auslöser begründen laut Artikel ein privates LLM-Deployment?
Why: Drei Auslöser: (1) eine regulierte Datenklasse, deren Verarbeitung an eine Jurisdiktion gebunden ist, (2) die Wirtschaftlichkeit der Inferenz bei dauerhaft ausgelasteten Workloads im 24/7-Betrieb, (3) Auditbereitschaft und Reproduzierbarkeit für den Dialog mit der Aufsicht.
Question 2 / 5
Aus wie vielen Schichten besteht ein privater LLM-Stack?
Why: Sechs Schichten: (1) Hardware mit GPUs, CPU, Netzwerk und Storage, (2) Plattform mit Kubernetes, KubeVirt, Cilium und LINSTOR, (3) Serving mit vLLM oder Triton, (4) Modell, etwa Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, Phi oder Gemma, (5) Anwendung mit RAG, Agenten-Frameworks und LLM-Gateway, (6) Betrieb.
Question 3 / 5
Welche Open-Weight-Modellfamilien nennt der Artikel?
Why: Open-Weight-Modelle für den Produktionsbetrieb 2026: Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, Phi und Gemma. Die Auswahl hängt von der geforderten Sprache, dem Workload-Typ, den Lizenzbedingungen und dem angestrebten Leistungsniveau ab.
Question 4 / 5
Welches architektonische Muster passt zu Workloads mit eingestuften Daten?
Why: Vier Muster: ein Single-Tenant-Inferenz-Cluster für kleine Vorhaben, eine Multi-Mandanten-Inferenzflotte im Unternehmen, Inferenz plus Fine-Tuning plus RAG als vollständige KI-Plattform sowie die vom Netz getrennte souveräne Bereitstellung für eingestufte oder besonders residenzstrenge Gesundheitsdaten.
Question 5 / 5
Welcher Serving-Stack ist die Standardwahl für Inferenz?
Why: vLLM ist die Standardwahl für die meisten Inferenz-Workloads, weil PagedAttention hohen Durchsatz liefert. Triton eignet sich für gemischte Workloads aus LLM, Vision und klassischem maschinellem Lernen, TGI hat Nischenfunktionen, llama.cpp und Ollama passen zu kleinen Modellen oder Machbarkeitsstudien.
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