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.
Probeer dit eerst zelf
- 1Wie heeft baat: organisaties die contractueel echt geen data buiten eigen serverruimte mogen sturen (defensie-toelevering, sommige zorg, sommige juridisch).
- 2Hardware: een redelijk model (zoals Llama 3.x 70B of vergelijkbaar) draait op een server met 2x H100 of hoger. Dat is een investering, geen abonnement.
- 3Beheer: model-updates, monitoring, security-patches. Reken op een halve fte voor lopend beheer als het serieus is.
- 4Kwaliteit: open-source modellen halen vaak GPT-4-niveau op specifieke taken na fine-tuning, niet automatisch general-purpose.
- 5Eerst 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
- Mag ik een klantbestand of mail in ChatGPT plakken?Hangt af van het account en de instellingen. Een gratis ChatGPT en een Team-tenant gedragen zich anders dan veel mensen denken.
- Ik wil één pagina AI-beleid voor mijn teamEen echte one-pager werkt beter dan een dik document dat niemand leest. Vier kopjes en concrete voorbeelden.
- Hoe weet ik of een AI-antwoord verzonnen is?Modellen klinken zelfverzekerd, ook als ze fout zijn. Een paar vaste checks vangen de meeste fouten af.
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.
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.