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Lokale KI im Unternehmen: DeepSeek, LLaMA und Mistral mit Ollama/vLLM selbst betreiben

Seminar - GFU Cyrus AG

Die Teilnehmenden erlernen die Installation, Konfiguration und Optimierung lokaler Sprachmodelle. Ziel ist es, DeepSeek, LLaMA und Mistral mittels Ollama (für Workstations) oder vLLM (für Server-Cluster) bereitzustellen, die passende Quantisierung für die vorhandene Hardware zu wählen und eine API-Schnittstelle zu etablieren, die DSGVO-konforme KI-Services für das gesamte Unternehmen bereitstellt.
Termin Ort Preis*
02.11.2026- 04.11.2026 Köln 2.415,70 €
02.11.2026- 04.11.2026 online 2.415,70 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • 1. Die neue Ära der Open-Source-Modelle
    • Modell-Landschaft: DeepSeek (Coder/V3), LLaMA (Meta) und Mistral im Vergleich.
    • Capabilities: Welches Modell eignet sich für Coding, Reasoning oder kreatives Schreiben?
    • Wirtschaftlichkeit: Cloud-API-Kosten vs. Investition in eigene Hardware/Strom.

  • 2. Hardware-Sizing und GPU-Infrastruktur
    • VRAM-Kalkulation: Wie viel Speicher benötigen 7B, 32B oder 70B Modelle?
    • NVIDIA vs. Apple Silicon vs. CPU: Auswahl der passenden Rechenleistung.
    • Multi-GPU-Setups: Tensor-Parallelismus und Verteilung großer Modelle.

  • 3. Ollama: Die unkomplizierte Einstiegslösung
    • Installation & Management: Betrieb unter Linux, Windows (WSL2) und Docker.
    • Modelfiles: Anpassung von System-Prompts und Parametern für DeepSeek & Co.
    • Desktop-Integration: Lokale KI als Copilot-Ersatz in der Entwicklungsumgebung.

  • 4. vLLM: High-Performance Inferenz für Teams
    • Architektur: Durchsatzmaximierung durch PagedAttention und Continuous Batching.
    • Server-Betrieb: Bereitstellung eines OpenAI-kompatiblen API-Endpunkts.
    • Scaling: vLLM im produktiven Einsatz für hunderte gleichzeitige Nutzer.

  • 5. Quantisierung: Effizienz ohne Qualitätsverlust
    • Formate im Fokus: GGUF, AWQ und GPTQ - was passt zu welcher Hardware?
    • Bit-Tiefe: Der Trade-off zwischen 4-bit, 8-bit und FP16 Precision.
    • Modell-Kompression: Große Modelle auf kleineren GPUs lauffähig machen.

  • 6. Integration und API-Orchestrierung
    • Standardisierung: Nutzung von OpenAI-kompatiblen Schnittstellen für einfachen Austausch.
    • LangChain & LlamaIndex: Einbindung lokaler Modelle in komplexe Workflows.
    • Function Calling: Lokale Modelle zur Steuerung interner APIs befähigen.

  • 7. RAG: Wissen lokal verarbeiten
    • Retrieval Augmented Generation: Anbindung lokaler Dokumentendatenbanken.
    • Embedding-Modelle: Lokale Vektorisierung für maximale Sicherheit.
    • Souveränität: Warum RAG mit lokalen LLMs der Goldstandard für Firmengeheimnisse ist.

  • 8. Monitoring, Sicherheit und Governance
    • Observability: Überwachung von Token-Durchsatz, Latenz (TTFT) und Fehlerraten.
    • Access Control: Absicherung der API-Endpunkte und Nutzer-Authentifizierung.
    • Compliance: Audit-Logging und DSGVO-Aspekte beim Self-Hosting.

  • 9. Praxis-Workshop: The Local AI Powerhouse
    • Setup-Challenge: Installation von DeepSeek-R1 oder LLaMA-3 auf einem Server.
    • Benchmarking: Vergleich der Performance zwischen Ollama und vLLM.
    • Integration-Task: Aufbau eines einfachen Chat-Interfaces (z. B. Open WebUI) für das Team.
    • Final Roadmap: Migrationsplan von Cloud-APIs zu einer lokalen Infrastruktur.




Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
  • IT-Administratoren & Platform Engineers: Zum Aufbau und Betrieb der KI-Infrastruktur.
  • CTOs & IT-Entscheider: Zur Evaluation von Open-Source-Alternativen zu OpenAI/Claude.
  • Datenschutzbeauftragte & Compliance-Manager: Zur Sicherstellung der Datensouveränität.
  • AI & Software Engineers: Zur Integration lokaler LLMs in Unternehmenssoftware.



Seminarkennung:
102918
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