Die Bereitstellung von LLMs in der Produktion erfordert die Wahl zwischen Cloud, On-Premise oder hybriden Ansätzen. Dieser Leitfaden untersucht Optionen, Trade-offs und Implementierungsstrategien.
Cloud-Bereitstellungsoptionen
API-basierte Modelle
- OpenAI API (GPT-5): Direkter API-Zugriff, Pay-per-Token
- Anthropic API (Claude Sonnet 4.5): Direkte API oder über Cloud-Anbieter
- Google AI Studio (Gemini 2.5 Pro): Kostenlose Stufe und kostenpflichtige Optionen
- Vorteile: Keine Infrastrukturverwaltung, automatische Updates
- Überlegungen: Pro-Token-Kosten, externe Datenverarbeitung
Cloud-gehostete Modelle
AWS Bedrock:
- Claude über AWS-Infrastruktur
- EU-Datenresidenz-Optionen
- Integration mit AWS-Services (Lambda, S3, etc.)
- Enterprise-Sicherheit und -Compliance
- Pay-per-Use-Preise
Azure OpenAI Service:
- GPT-Modelle über Microsoft Azure
- Enterprise-Vereinbarungen und SLAs
- EU-Datenverarbeitung verfügbar
- Integration mit Azure-Ökosystem
- Fine-Tuning-Fähigkeiten
Google Cloud Vertex AI:
- Gemini-Modelle nativ integriert
- EU-Datenresidenz
- AutoML-Integration
- Wettbewerbsfähige Preise
- Starke multimodale Fähigkeiten
On-Premise-Bereitstellung
Wann On-Premise bereitstellen
- Strenge Datensouveränitätsanforderungen
- Hohe Anfragevolumen rechtfertigen Infrastrukturkosten
- Niedrige Latenzanforderungen
- Sensible Daten, die Räumlichkeiten nicht verlassen dürfen
- Langfristige Kostenoptimierung
Open-Source-Modelle: Llama 4
- Llama 4 Scout: 10M Token-Kontext, 109B Gesamtparameter
- Llama 4 Maverick: State-of-the-Art multimodal, 400B Parameter
- Keine Lizenzkosten
- Volle Kontrolle über Bereitstellung
- Anpassung durch Fine-Tuning
Infrastrukturanforderungen
- GPU-Server: NVIDIA H200 oder GB200 NVL72 empfohlen
- Speicher: NVMe SSDs für Modell-Laden
- Netzwerk: Hohe Bandbreite für Multi-GPU-Setups
- Kühlung: Erhebliche Kühlinfrastruktur
- Strom: 10-50kW pro Rack je nach Konfiguration
- Redundanz: Mehrere Server für hohe Verfügbarkeit
Hybride Bereitstellung
Architekturmuster
- On-Premise für sensible Datenverarbeitung
- Cloud-APIs für allgemeine Aufgaben
- On-Premise für hochvolumige Operationen
- Cloud für spezialisierte Modelle
- Failover zwischen Umgebungen
Anwendungsfälle
- Gesundheitswesen: Patientendaten On-Premise, allgemeine KI via Cloud
- Finanzen: Transaktionsverarbeitung On-Premise, Analyse in Cloud
- Enterprise: Interne Tools On-Premise, kundenseitige via Cloud
Kostenanalyse
Cloud-API-Kosten
- Variable Kosten skalierend mit Nutzung
- Keine Vorabinvestition
- Vorhersagbare Pro-Token-Preise
- Beispiel: 10M Anfragen/Monat bei $0,01/Anfrage = $100K/Monat
On-Premise-Kosten
- Kapitalausgaben: $50K-$500K+ für GPU-Server
- Betriebskosten: Strom, Kühlung, Wartung
- Personal: DevOps und ML-Ingenieure
- Break-Even: Typischerweise 60-80% Auslastung für 12-18 Monate
- Langfristig: Niedrigere Kosten pro Anfrage im großen Maßstab
Break-Even-Analyse
- Monatliche API-Kosten bei aktuellem Volumen berechnen
- Infrastruktur- und Betriebskosten schätzen
- Wachstumsprognosen berücksichtigen
- Opportunitätskosten des Kapitals betrachten
- Typischer Break-Even: >1-5M Anfragen/Monat je nach Anwendungsfall
Model-Serving-Frameworks
vLLM
- Hochdurchsatz-Serving
- PagedAttention für Speichereffizienz
- Kontinuierliches Batching
- Unterstützt mehrere Modelle
- Produktionsreife Leistung
TensorRT-LLM
- NVIDIAs optimiertes Serving
- Maximale GPU-Auslastung
- Niedrige Latenz-Inferenz
- FP8/FP4-Quantisierung-Unterstützung
- Beste Leistung auf NVIDIA-Hardware
Hugging Face TGI (Text Generation Inference)
- Einfache Bereitstellung von Hugging Face-Modellen
- Gute Community-Unterstützung
- Docker-basierte Bereitstellung
- Streaming-Antworten
- Quantisierung-Unterstützung
Bereitstellungsarchitektur
Load Balancing
- Anfragen auf mehrere Modellinstanzen verteilen
- Gesundheitsprüfungen und automatisches Failover
- Round-Robin- oder Least-Connections-Routing
- Session-Affinität bei Bedarf
Caching-Schicht
- Redis oder Memcached für Antwort-Caching
- Semantisches Caching für ähnliche Abfragen
- Reduziert Last auf Modellservern
- Erhebliche Kosteneinsparungen
Auto-Scaling
- Skalierung basierend auf Anfrage-Warteschlangenlänge
- Kubernetes HPA (Horizontal Pod Autoscaler)
- Scale-to-Zero für Kostenoptimierung
- Aufwärmzeit-Überlegungen
Überwachung und Observability
Schlüsselmetriken
- Anfrage-Latenz (p50, p95, p99)
- Durchsatz (Anfragen/Sekunde)
- GPU-Auslastung
- Speichernutzung
- Fehlerraten
- Warteschlangentiefen
Protokollierung
- Anfrage/Antwort-Protokollierung
- Fehlerverfolgung
- Performance-Profiling
- Kostenzuordnung
- Compliance-Audit-Trails
Sicherheitsüberlegungen
Netzwerksicherheit
- VPC-Isolierung
- Private Endpunkte
- TLS für alle Kommunikationen
- API-Authentifizierung
- Ratenbegrenzung und DDoS-Schutz
Datenschutz
- Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung
- Zugriffskontrollen und IAM-Richtlinien
- Audit-Protokollierung
- Datenaufbewahrungsrichtlinien
- DSGVO-Compliance-Maßnahmen
Entscheidungsrahmen
Cloud-API wählen, wenn:
- Neue Projekte starten
- Niedriges bis mittleres Anfragevolumen
- Neueste Modelle sofort benötigt
- Begrenzte Ops-Ressourcen
- Variable Workloads
- Schnelle Markteinführung Priorität
On-Premise wählen, wenn:
- Hohes anhaltendes Anfragevolumen
- Strenge Datensouveränitätsanforderungen
- Kostenoptimierung im großen Maßstab
- Anpassung durch Fine-Tuning erforderlich
- Niedrige Latenz kritisch
- Langfristige Infrastrukturinvestition rentabel
Hybrid wählen, wenn:
- Gemischte Workload-Merkmale
- Kosten und Flexibilität ausbalancieren
- Schrittweise Migrationsstrategie
- Unterschiedliche Anforderungen für verschiedene Features
- Risikominderung durch Diversifizierung
Die Bereitstellungsstrategie beeinflusst erheblich Kosten, Leistung und operative Komplexität. Beginnen Sie mit Cloud-APIs für Geschwindigkeit, erwägen Sie On-Premise bei wachsendem Volumen und nutzen Sie hybride Ansätze für optimale Balance.