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Insights zu KI-Infrastruktur, Cloud RAG, GPU-Computing und Datenschutz
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RAG-System implementieren: Der Praxis-Leitfaden
Schritt-für-Schritt zur RAG-Implementierung: Von der Datenaufbereitung bis zum produktiven Einsatz. CLOUD RAG | Verdacloud Phase 1: Bestandsaufnahme (Woche 1)Welche Dokumentenquellen gibt es? Wo liegen die Daten? Welche Formate werden genutzt? Wer sind die Zielnutzer?...
KI-Inference optimieren: Latenz, Throughput und Kosten
Praktische Tipps zur Optimierung von KI-Inference: Von Quantisierung über Batching bis vLLM. GPU SERVER | Verdacloud Die drei Dimensionen der Inference-OptimierungLatenz (wie schnell kommt die erste Antwort?), Throughput (wie viele Anfragen pro Sekunde?) und Kosten (€...
Llama 3.3 70B lokal hosten: Anleitung für Unternehmen
Schritt-für-Schritt: So hosten Sie Meta Llama 3.3 70B auf Ihrem eigenen Server. LOCAL LLM | Verdacloud Warum Llama 3.3 70B?Meta Llama 3.3 70B ist eines der leistungsstärksten Open-Source-Modelle: Es erreicht in vielen Benchmarks GPT-4-Niveau. Als Open-Source-Modell...
10 Anwendungsfälle für RAG im deutschen Mittelstand
Von HR bis Qualitätsmanagement: Konkrete Einsatzbeispiele für Retrieval Augmented Generation. CLOUD RAG | Verdacloud 1. HR & PersonalwesenMitarbeiter fragen „Wie beantrage ich Bildungsurlaub?“ und erhalten sofort die richtige Antwort aus dem...
Was bedeutet Managed GPU-Server? Alles inklusive erklärt
Von Setup bis Support: Was ein Managed GPU-Server beinhaltet und warum es sich lohnt. GPU SERVER | Verdacloud Self-Managed vs. Managed: Der UnterschiedBei einem Self-Managed-Server mieten Sie die Hardware und kümmern sich selbst um alles: Betriebssystem, CUDA-Treiber,...
RAG vs. Fine-Tuning: Welcher Ansatz passt zu Ihrem Unternehmen?
RAG und Fine-Tuning sind zwei Wege, KI mit eigenem Wissen anzureichern. Wir vergleichen Kosten, Aufwand und Ergebnisse. CLOUD RAG | Verdacloud Zwei Wege zum gleichen Ziel?Sowohl RAG als auch Fine-Tuning verfolgen das Ziel, ein KI-Modell mit unternehmensspezifischem...
Was ist ein Secure AI Gateway? Datenschutz für KI-Nutzung im Unternehmen
Ein Secure AI Gateway schützt Unternehmensdaten bei der KI-Nutzung. So funktioniert es. LOCAL LLM | Verdacloud Das Problem: Mitarbeiter nutzen ChatGPT — mit Ihren DatenStudien zeigen: über 70% der Wissensarbeiter nutzen KI-Tools wie ChatGPT. Viele kopieren dabei...
NVIDIA RTX 4000 SFF vs. RTX PRO 6000 Blackwell: Welche GPU für welchen KI-Einsatz?
Inference oder Training? Wir vergleichen die NVIDIA RTX 4000 SFF Ada mit der RTX PRO 6000 Blackwell für KI-Workloads. GPU SERVER | Verdacloud Zwei GPUs, zwei WeltenDie NVIDIA RTX 4000 SFF Ada (20 GB GDDR6) ist der Arbeitstier für KI-Inference: LLM-Hosting,...