Sla over naar inhoud
Vectel

Een eigen LLM op onze hardware, voor wie zinvol?

Voor een handvol use-cases met strikte data-isolatie. Voor de meeste MKB is het duurder dan een DPA bij een cloud-provider.

support/ai-op-het-werk/lokale-llm-eigen-hardwarestappen: 5

Probeer dit eerst zelf

  1. Wie heeft baat: organisaties die contractueel echt geen data buiten eigen serverruimte mogen sturen (defensie-toelevering, sommige zorg, sommige juridisch).
  2. Hardware: een 70B-class model (zoals Llama 3.x 70B) wil minimaal 1x H100 80GB voor FP16, met quantisatie (FP8/INT4) draait het op zwakkere GPUs maar tegen kwaliteits-trade-off. Dat is een investering, geen abonnement.
  3. Beheer: model-updates, monitoring, security-patches. Reken op een halve fte voor lopend beheer als het serieus is.
  4. Kwaliteit: open-source modellen kunnen op specifieke taken na fine-tuning concurreren met eerdere generaties closed-source modellen, niet automatisch general-purpose.
  5. Eerst de business-case rekenen. Veel partijen die hier vragen, hebben een DPA bij Azure OpenAI met EU-residency niet eens overwogen.

Wanneer ons inschakelen

Pre-investering checken voor je hardware koopt: wij doen de Total Cost vergelijking tussen lokaal en cloud, voorkomt een dure misstap.

Zie ook

Was dit nuttig?

Past het bovenstaande niet?

Beschrijf je situatie hieronder. We sturen jouw input plus de stappen die je al zag naar onze AI en geven gericht vervolg-advies. Als het te risicovol is om zelf te doen, zeggen we dat ook.

Wie ben je?

Voor de AI-vraag hebben we je e-mailadres en bedrijfsnaam nodig, zo kunnen we opvolgen als de AI er niet uitkomt, en voorkomt het misbruik van de tool.

Maximaal 2 vragen per uur en 5 per dag, bewust beperkt zodat de AI snel en goed blijft. Voor meer help je jezelf en ons door direct contact op te nemen.

Of doe het helemaal niet zelf

Onze Managed IT-klanten zoeken dit soort vragen niet op. Eén aanspreekpunt, vaste prijs per maand, en het is binnen werktijd opgelost.