Ich richte lokales LLM und privaten GPT mit Ollama RAG auf deiner Maschine ein

Lokale LLMs laufen auf deiner Hardware, sodass deine Daten nie dein System verlassen. Keine API-Schlüssel, keine Token-Kosten, keine Cloud-Abhängigkeiten, keine Rate-Limits. Der Nachteil: du stellst die Rechenleistung bereit. Für sensible Daten oder hohes Volumen ist lokal oft günstiger und privater als API-Zugang.

Nein. Bei einer vollständig lokalen Einrichtung (Ollama plus ein Open-Source-LLM) bleiben deine Daten, Eingaben und Antworten komplett auf deiner Hardware. Auch Offline-Bereitstellungen funktionieren. Wenn du eine Hybridlösung wählst (lokales LLM mit Cloud-API für bestimmte Aufgaben), markiere ich, welche Teile das Internet berühren, damit du alles im Blick hast.

Kommt auf das Modell an. Kleine 7B-Modelle (Llama 3.1 8B, Mistral 7B) laufen auf einem Laptop mit 16GB RAM und einer guten GPU oder sogar nur CPU. Größere 70B-Modelle benötigen 32GB+ RAM und eine leistungsstarke GPU (RTX 4090, A100). Schick mir deine Specs, dann empfehle ich das passende Modell.

Allgemeine Fragen und Gespräche: Llama 3.1, Mistral. Code-Generierung: CodeLlama, DeepSeek Coder. Reasoning-Aufgaben: Mixtral, DeepSeek R1. Langer Kontext: Llama 3.1 extended. Mehrsprachig: Mistral, Qwen. Ich benchmarke die Optionen auf deiner Hardware und empfehle die beste Lösung.

Ja. Ich baue RAG-Systeme mit Vektor-Datenbanken (Chroma, FAISS, Weaviate, Qdrant), damit dein lokales LLM Fragen aus PDFs, CSVs, Webseiten, Notion, MongoDB oder anderen Datenquellen beantworten kann. Alles läuft auf deinem Rechner.

Ja. Ich konzipiere die Deployments so, dass du zwischen lokalen LLMs und Cloud-APIs (OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini) wechseln kannst, indem du nur eine Konfigurationsoption änderst. So kannst du mit Privatsphäre oder Kosten starten und bei Bedarf auf die Cloud skalieren für mehr Kontext oder Geschwindigkeit.

Ja. Standard und Premium beinhalten den vollständigen Quellcode mit kommerziellen Nutzungsrechten.

Das hängt von der Hardware ab. Ein 7B-Modell auf RTX 4090 generiert 50 bis über 100 Tokens pro Sekunde, oft schneller als ChatGPT. CPU-only-Setups laufen mit 5 bis 15 Tokens pro Sekunde, sind langsamer, aber für Batch-Aufgaben brauchbar. Ich teile realistische Benchmarks für deine spezielle Hardware.

Ja, bei allen dreien. Linux-Server, Windows- oder Mac-Laptops, Cloud-VPS (AWS, GCP, Hetzner, DigitalOcean) und selbst gehostete Hardware vor Ort. Docker-Container machen die Einrichtung portabel auf allen Plattformen.

Bitte klicke vor der Bestellung auf "Kontaktieren". Ich prüfe deine Hardware, deinen Anwendungsfall und die Datenempfindlichkeit in etwa 10 Minuten und mache dir ein individuelles Angebot. So vermeidest du Überraschungen auf beiden Seiten.