KI

AI Infrastructure & Advanced Inferenz-Engineering

KI ist für mich kein abstraktes Cloud-Konzept, sondern eine Technologie, die ich lokal und kontrolliert auf eigener Hardware implementiere. Mein dedizierter KI-Server ist darauf optimiert, Inferenz-Workloads mit minimaler Latenz und maximaler Durchsatzrate zu bewältigen.

Computing-Architektur (Hetzner GEX44)

• Engine: Intel® Core™ i5-13500 (Hybrid-Core-Architektur für intelligentes Task-Management).
• Memory: 64 GB DDR4 Low-Latency RAM.
• Accelerator: NVIDIA RTX™ 4000 SFF Ada Generation. Mit 20 GB vRAM und einer dedizierten Tensor-Performance von über 300 TFLOPS ist dieses System ein echtes Kraftpaket für komplexe Modelle, die auf eine hohe VRAM-Dichte angewiesen sind.

Inferenz-Stack

Ich nutze diesen Node für den Betrieb spezialisierter LLM-Agenten. Mein aktuelles Setup fokussiert sich auf OpenClaw und Molt.bot, um LLM-Interaktionen zu orchestrieren.

Fokus

Ich experimentiere nicht nur mit fertigen Lösungen, sondern optimiere die Inferenz-Pipeline. Ziel ist es, Modelle so zu quantisieren oder zu instruieren, dass sie auch unter Last performant und präzise auf meine spezifischen Anforderungen reagieren.

Privacy-First

Durch das Hosting der Modelle auf einem dedizierten Server behalte ich die volle Kontrolle über die Daten, die in die Inferenz einfließen – ein zentraler Aspekt meiner Sicherheitsphilosophie.