KI Full Stack: Komplette Private KI-Infrastruktur auf dedizierten Hetzner GPUs
KI Full Stack ist eine vollständige, private KI-Infrastruktur — Inference, Fine-Tuning und RAG — auf dedizierten GPUs in ISO-27001-zertifizierten deutschen Rechenzentren. Für berechenbare $4,000/Monat (OpEx-Reduktion statt AWS-Kostenfalle) erhalten Sie QLoRA-Trainingspipelines, Qdrant Vector Search und vLLM-Serving auf RTX PRO 6000 Blackwell GPUs (96 GB VRAM). Train-by-Night, Serve-by-Day. Für den Mittelstand und DSGVO-kritische Unternehmen, die 100% Datenkontrolle fordern und den Vendor-Lock-in der US-Hyperscaler beenden wollen.
Warum Sie Ihren kompletten KI-Stack auf dedizierter deutscher Hardware betreiben sollten:
Das Risiko (US-Cloud)
- Kein Fine-Tuning mit sensiblen Daten (DSGVO/CLOUD Act Risiko)
- RAG ist teuer und unberechenbar (OpEx-Falle)
- Vendor-Lock-in durch Hyperscaler
- Black-Box-Modelle ohne Kontrolle
Die Lösung (Datensouveränität)
- Fine-Tuning mit IHREN Daten (100% DSGVO-konform)
- Self-Hosted RAG (Qdrant) mit voller Datenhoheit
- Train-by-Night, Serve-by-Day (Maximale Hardware-Auslastung)
- Volle Modellkontrolle & planbare Unit Economics
Was beinhaltet der KI Full Stack? (Ihr ROI-Katalysator)
QLoRA-Pipeline für das Fine-Tuning von bis zu 120B Parametern. Trainieren Sie Adapter über Nacht auf 96 GB VRAM bei kalkulierbaren Kosten.
Qdrant Vector DB + Embedding Models + Reranker. Alles inklusive, ohne versteckte API-Kosten.
GEX131 Server mit RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB VRAM). Skalieren Sie flexibel und DSGVO-konform mit zusätzlichen GPU-Nodes.
Wie sind die Verantwortlichkeiten und SLAs klar abgegrenzt?
Um berechenbare Margen und höchste Zuverlässigkeit zu garantieren, ziehen wir klare Grenzen. Wir betreiben die ISO-27001-konforme Infrastruktur; Sie behalten die Kontrolle über Ihren Code und Ihre Daten.
Unsere Verantwortung (Infrastruktur & SLAs)
- Pipeline Uptime: Wir garantieren die Ausführung der Trainings-Jobs.
- Vector DB: Wir stellen die Hochverfügbarkeit von Qdrant sicher.
- Hardware: Wir verwalten die dedizierten GPUs und Treiber in Deutschland.
- Multi-Model Serving: Wir konfigurieren vLLM für einen reibungslosen Multi-Modell-Betrieb.
- Szenario: ‘Trainings-Job startet nicht’ -> Wir beheben das Problem umgehend.
Ihre Verantwortung (Applikation & Datenhoheit)
- Trainingsdaten: Sie stellen den Datensatz bereit (und behalten 100% Eigentum).
- Datenqualität: Sie bereinigen Ihre Daten.
- Evaluierung: Sie prüfen die Modellgüte.
- Modellauswahl: Sie entscheiden frei, welche Modelle in Produktion gehen.
- Szenario: ‘Modellgenauigkeit ist zu gering’ -> Ihre Data Scientists optimieren das Modell.
Mit welchen Investitionen und Unit Economics können Sie rechnen?
Zzgl. $5,000 einmalige Setup-Gebühr
- 1x GEX131 Node (RTX PRO 6000 Blackwell, 96 GB VRAM) im deutschen RZ.
- Fine-Tuning Pipeline (QLoRA bis 120B Parameter).
- Kompletter RAG Stack (Qdrant + Embeddings + Reranker).
- Multi-Model Serving via vLLM.
- Model Registry inklusive LoRA-Adapter-Management.
- Self-Service Training Trigger für maximale Agilität.
Skalierungsbedarf? Buchen Sie dedizierte GEX131 Nodes für je +$1,000/Monat exakt nach Plan hinzu.
Haben Sie Fragen zu Compliance und Operations?
Wie funktioniert das Fine-Tuning?
Sie laden Ihren Datensatz sicher hoch, starten den Job via API, und wir liefern Ihnen eine dedizierte Adapter-ID. Alles streng DSGVO-konform.
Was bedeutet Train-by-Night?
Wir terminieren rechenintensive Trainings-Jobs in lastschwachen Zeiten, um den ROI Ihrer GPUs zu maximieren.
Wie performant ist die Vektordatenbank?
Wir betreiben Qdrant auf dedizierten NVMe-Laufwerken. Dies ermöglicht die Abfrage von Millionen von Vektoren im Sub-Millisekunden-Bereich.
Stellen Sie die Trainingsdaten zur Verfügung?
Nein. Sie bringen Ihre wertvollen Unternehmensdaten ein. Wir liefern die Hochsicherheits-Manufaktur zur Verarbeitung.
Wie verläuft das Deployment des feinabgestimmten Modells?
Mit einem Klick. Die Pipeline überführt den Adapter direkt in Ihre private Model Registry — sofort bereit für die Inference.
Können mehrere Modelle parallel betrieben werden?
Ja. vLLM unterstützt Multi-Model Serving. Sie können Embedding-, Reasoning- und Reranker-Modelle dank intelligentem Speichermanagement hocheffizient auf derselben GPU betreiben.
Kann ich eigene, maßgeschneiderte Modelle verwenden?
Selbstverständlich. Sie können jedes gewünschte Modell direkt von HuggingFace beziehen.
Gehören mir die Modellgewichte (Weights)?
Zu 100%. Die IP verbleibt bei Ihnen, und Sie können die Weights jederzeit exportieren.
Ist das Fine-Tuning von Llama 3 70B möglich?
Ja. Durch QLoRA und 4-Bit-Quantisierung realisieren wir 70B-Trainings auf unseren GEX131-Nodes. Unterstützt werden Modelle mit bis zu 120B Parametern.
Ist die Trainingsumgebung persistent?
Ja. Ihnen steht ein persistenter Workspace (Jupyter/VSCode) mit direkter GPU-Anbindung zur Verfügung.
Wie wird der Datenschutz während des Trainings sichergestellt?
Ihre Daten verlassen niemals den dedizierten Server in Deutschland (100% DSGVO & ISO 27001 konform, kein CLOUD Act Zugriff). Bei Löschung der Instanz erfolgt eine forensisch sichere Datenbereinigung.
Ist eine Skalierung auf mehrere GPU-Nodes möglich?
Ja. Erweitern Sie Ihre Kapazität jederzeit um GEX131-Nodes für exakt +$1,000/Monat pro Stück — ideal für paralleles Training oder hochverfügbare Enterprise-Setups.
Neugierig auf Ihre potenziellen Einsparungen?
Die meisten Teams sparen 40–60 % bei den Cloud-Kosten. Nutzen Sie unseren kostenlosen Rechner, um genau zu sehen, wie viel Sie sparen könnten.
Welche weiteren Bausteine gibt es für Ihre KI-Infrastruktur?
KI Inference
Production-Grade Model Serving für 7B-13B Modelle. Ab berechenbaren $1,000/Monat.
Infrastruktur Audit (Cost-Cutting)
Decken Sie schonungslos auf, wie viel OpEx Sie bei AWS verbrennen. $495 einmalig.
Discovery-Zoom. Wir prüfen Ihre aktuellen Cloud-Ausgaben, identifizieren, was sicher verlagert werden kann, und geben Ihnen eine ehrliche Go / No-Go-Empfehlung – unverbindlich, kein Verkaufsgespräch. Wenn die Zahlen stimmen, zeigen wir Ihnen wie. Wenn nicht, sagen wir Ihnen auch das.
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