Lokale Systeme lösen die Cloud bei KI Workloads zunehmend ab. Das sorgt für maximalen Datenschutz, eliminiert laufende API Kosten und garantiert extrem niedrige Latenzen. Genau für diesen Anspruch bauen wir unsere KI Workstations und bündeln diese in vier klare Anwendungsbereiche. Jedes Modell passt Du flexibel an Deine individuellen Anforderungen an. Als Basis stehen leistungsstarke Plattformen von AMD und Intel zur Auswahl. Die vier Ausrichtungen unterscheiden sich im Kern durch die eingesetzte Grafikkarte und die maximal mögliche Kapazität des Arbeitsspeichers.

Local LLM KI Workstations: große Sprachmodelle lokal betreiben

Wenn Du große Sprachmodelle wie Llama oder Mistral direkt auf Deiner Hardware betreiben willst, sind die Local LLM KI Workstations Dein Einstieg. Der Grafikspeicher entscheidet, welche Modellgrößen flüssig laufen: Passt das Modell komplett in den VRAM, bleibt die Ausgabegeschwindigkeit hoch. Mit bis zu 96 GB Grafikspeicher pro Karte betreibst Du auch große Modelle lokal, datenschutzkonform und ohne laufende API-Kosten, denn Deine Daten verlassen zu keinem Zeitpunkt Dein lokales Netzwerk.

Image & Video KI Workstations: schnelle Generierung für Bilder und Videos

Bei der Arbeit mit Stable Diffusion, ComfyUI oder der generativen Videobearbeitung ist eine schnelle Iteration entscheidend für präzise Ergebnisse. Jede Image & Video KI Workstations wird daher an unserem Standort in München exakt so konfiguriert, dass sie die maximale Grafikleistung für diesen iterativen Prozess liefert. Dadurch lassen sich verschiedene Prompts, Checkpoints und Parameter zügig nacheinander auswerten. Das System ermöglicht einen flüssigen Arbeitsprozess, bei dem Du Deine Anpassungen zeitnah begutachten kannst, anstatt lange auf die Bildausgabe zu warten.

KI Development Workstations: die Umgebung für PyTorch und TensorFlow

Die KI Development Workstations bieten Dir eine optimale Balance aus Rechenleistung und Speicherkapazität für die professionelle Entwicklung und Feinabstimmung von KI Modellen. Bestehende Modelle verfeinerst Du durch Methoden wie LoRA und QLoRA äußerst effizient, ohne direkt die massiven Ressourcen einer KI Training Workstation zu beanspruchen. Damit schließen diese Rechner exakt die Lücke zwischen der reinen Inferenz und dem kompletten Training eigener Modelle von Grund auf.

KI Training Workstations: Multi-GPU-Leistung für eigene Modelle

Die Leistungsspitze bilden unsere KI Training Workstations mit voller Unterstützung für mehrere Grafikkarten. In der stärksten Konfiguration arbeiten hier gleich mehrere NVIDIA RTX PRO 6000 mit jeweils 96 Gigabyte Grafikspeicher zusammen. Damit trainierst Du eigene neuronale Netze von Grund auf und meisterst anspruchsvolle Feinabstimmungen, die ein System mit nur einer Grafikkarte überfordern würden. Die gekoppelten Beschleuniger teilen sich dabei effizient sowohl die enorme Rechenlast als auch den verfügbaren Speicher.

Welche KI Workstation passt zu Deinem Workflow?

Als einfache Orientierung hilft eine klare Einteilung. Local LLM Systeme eignen sich für den lokalen Betrieb großer Sprachmodelle. Image und Video Workstations wählst Du für die generative Bildbearbeitung und Videoarbeit. Die Development Modelle sind perfekt für die Entwicklung und die zielgerichtete Feinabstimmung. Training Workstations übernehmen schließlich das rechenintensive Training komplett eigener Modelle. Im Workstation Konfigurator stellst Du Dein System anschließend nach Deinen individuellen Wünschen zusammen. Wenn Du noch unsicher bist, welche der vier Kategorien am besten zu Deinem Projekt passt, hilft Dir unsere KI PC Kaufberatung mit konkreten Empfehlungen. Alternativ startest Du bei der allgemeinen Übersicht unserer Workstations und findest Dein System direkt über die Anwendung und den genauen Einsatzzweck.