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    Ollama, Lokale LLMs

    Ollama für Unternehmen: lokale LLMs einfach und DSGVO-konform betreiben

    Ollama macht den Betrieb lokaler Sprachmodelle so einfach wie nie. Wir richten Ollama GPU-optimiert und hochverfügbar auf Ihrer eigenen Infrastruktur ein, 100% DSGVO-konform. Kein Datentransfer an Dritte, keine Cloud-Abhängigkeit, keine Pro-Anfrage-Kosten.

    DSGVO-konform EU-Hosting & On-Premise Keine API-Kosten Made in Austria
    ollama, localhost:11434EU-Server
    $ollama pull llama3.1:8b
    pulling manifest ... success
    $ollama run llama3.1:8b
    >>> Fasse den Mandantenakt zusammen.
    Der Sachverhalt betrifft ...
    bereit
    Geladene Modelle VRAM
    llama3.1:8b38%
    mistral:7b31%
    qwen2.5:14b58%
    nomic-embed9%
    100% lokal, OpenAI-kompatible API, keine Daten verlassen den Server
    Definition

    Was ist Ollama? Lokale LLMs für Unternehmen

    Ollama ist ein Open-Source-Framework, das die Installation und den Betrieb von Large Language Models (LLMs) auf lokaler Hardware revolutioniert. Während klassische LLM-Deployments tiefes Wissen über Python-Umgebungen, CUDA-Treiber, Modell-Formate und Inferenz-Engines erfordern, reduziert Ollama den gesamten Prozess auf wenige einfache Befehle. Mit ollama run llama3 läuft ein leistungsfähiges Sprachmodell innerhalb von Minuten auf Ihrem eigenen Server, vollständig lokal und ohne dass Daten Ihr Netzwerk verlassen.

    Die Stärke von Ollama liegt in der Einfachheit bei gleichzeitiger Leistungsfähigkeit. Ollama unterstützt alle relevanten Open-Source-Modelle, von Llama 3 (Meta) über Mistral und Qwen (Alibaba) bis zu Phi (Microsoft) und Gemma (Google). Die Modelle werden im optimierten GGUF-Format verwaltet, das verschiedene Quantisierungsstufen (4-bit, 5-bit, 8-bit) erlaubt. So lassen sich selbst Modelle mit 70 Milliarden Parametern auf mittelgroßen Servern effizient betreiben. Ollama erkennt vorhandene NVIDIA- und AMD-GPUs automatisch und nutzt sie für deutlich schnellere Antwortzeiten.

    Für den Unternehmenseinsatz ergeben sich entscheidende Vorteile: Erstens ist die DSGVO-Konformität inhärent gegeben, da alle Daten lokal verarbeitet werden und keine Auftragsverarbeitungsverträge mit US-Cloud-Anbietern nötig sind. Zweitens entstehen nach der Hardware-Investition keine laufenden API-Kosten, anders als bei OpenAI oder Anthropic, wo jede Anfrage einzeln abgerechnet wird. Drittens behalten Sie die volle Kontrolle über Modelle, Daten und Infrastruktur.

    Die Integration in bestehende Unternehmens-IT ist dank standardisierter API unkompliziert. Ollama lässt sich mit n8n für automatisierte Workflows verbinden, als Backend für RAG-Systeme mit Wissensdatenbanken nutzen oder über LangChain in komplexe KI-Anwendungen einbinden. Für größere Deployments läuft Ollama auf Kubernetes, um mehrere Modelle gleichzeitig zu hosten und automatisch zu skalieren. Wir unterstützen bei Modellauswahl, Performance-Optimierung und sorgen dafür, dass Ihr Setup produktionsreif, sicher und wartbar ist.

    Open Source
    GGUF-Quantisierung
    OpenAI-kompatible API
    On-Premise

    Ollama auf einen Blick

    Die wichtigsten Eigenschaften für den Unternehmenseinsatz.

    LizenzOpen Source, kostenlos
    Datenverarbeitung100% lokal, kein Cloud-Transfer
    APIOpenAI-kompatibel, Port 11434
    Modell-FormatGGUF mit Q4/Q5/Q8
    HardwareNVIDIA & AMD GPU, auch CPU
    HostingOn-Premise oder EU-Server
    Modelle

    Welche Modelle laufen lokal mit Ollama?

    Vom kompakten 7B-Modell auf der Workstation bis zum 70B-Modell auf dem GPU-Server. Wir wählen mit Ihnen die richtige Balance aus Qualität und Hardware-Bedarf.

    8B
    Llama 3.1 8B
    Meta
    Chat, Zusammenfassung, RAG
    8 GB VRAM
    7B
    Mistral 7B
    Mistral AI
    Schnelle Assistenten, Klassifikation
    8 GB VRAM
    14B
    Qwen 2.5 14B
    Alibaba
    Mehrsprachig, lange Kontexte
    16 GB VRAM
    70B
    Llama 3.1 70B
    Meta
    Komplexe Analyse, Reasoning
    48 GB+ VRAM
    9B
    Gemma 2 9B
    Google
    Kompakter Allrounder
    10 GB VRAM
    0.1B
    nomic-embed
    Nomic
    Embeddings für Vektorsuche
    2 GB VRAM
    Leistungen

    Unsere Ollama-Services für Unternehmen

    Von der Installation bis zum produktiven Betrieb, wir machen Ollama enterprise-ready.

    Ollama Setup & Installation

    Professionelle Installation auf Ihren Servern oder dedizierten GPU-Maschinen. Optimierte Konfiguration mit automatischem GPU-Offloading, Modell-Registry und sauberem Service-Management.

    GPU-Optimierung & Quantisierung

    Hardware-optimiertes Serving: NVIDIA CUDA-Konfiguration, Quantisierung (GGUF Q4/Q5/Q8), Multi-GPU-Setup und VRAM-Tuning für maximalen Durchsatz bei minimalen Kosten.

    Enterprise-Deployment

    Hochverfügbarer Betrieb mit Load Balancing, Health Checks, automatischen Restarts, Reverse Proxy mit TLS und Anbindung an Ihre bestehende IT-Infrastruktur.

    DSGVO-konforme lokale KI

    100% lokale Verarbeitung ohne Cloud-Abhängigkeit. Netzwerksegmentierung, Zugriffskontrolle und Audit-Logging für regulierte Branchen in Gesundheit, Recht und Finanzen.

    Modell-Management & Updates

    Zentrale Verwaltung Ihrer LLMs: Registry, automatisierte Updates, A/B-Tests verschiedener Modellversionen und Rollback-Strategien für produktive Umgebungen.

    Monitoring & Support

    Proaktives Monitoring: GPU-Auslastung, Latenz, Durchsatz und Fehlerraten in Prometheus/Grafana-Dashboards, mit Alerting bei kritischen Ereignissen.

    Runtime-Vergleich

    Ollama vs. vLLM vs. llama.cpp vs. TGI

    Vier Wege, lokale LLMs zu betreiben. Welche Runtime zu Ihrem Anwendungsfall passt, klären wir im kostenlosen Assessment.

    MerkmalOllamavLLMllama.cppTGI
    Deployment-EinfachheitEin Befehl, sofort startklarPython-Setup & Tuning nötigKompilieren & CLI-FlagsDocker & Konfiguration
    API-KompatibilitätOpenAI-kompatible REST-APIOpenAI-kompatibler ServerOpenAI-kompatibler ServerMessages-API (OpenAI)
    GPU-SupportNVIDIA & AMD, Auto-ErkennungNVIDIA CUDA & AMD ROCmCPU, NVIDIA, AMD, Apple MetalNVIDIA, AMD, Intel
    QuantisierungGGUF Q4 bis Q8, integriertAWQ, GPTQ, FP8GGUF, alle StufenAWQ, GPTQ, EETQ
    Enterprise-DurchsatzSolide für Teams & KMUSehr hoch (PagedAttention)Leichtgewichtig, Edge-FokusHoch, produktionsreif
    Einsatz-Szenarien

    Von der Workstation bis zum GPU-Cluster

    Ollama skaliert vom einzelnen Arbeitsplatz bis zum hochverfügbaren Cluster. Wählen Sie das Szenario, das zu Ihnen passt.

    7B-Modelle auf einer RTX 4090

    Für Teams, die KI lokal und budgetschonend nutzen wollen: Modelle wie Llama 3 8B oder Mistral 7B laufen flüssig auf einer einzelnen NVIDIA RTX 4090 mit 24 GB VRAM. Quantisierung im Q4/Q5-Format senkt den Speicherbedarf zusätzlich. Ideal für Chat-Assistenten, Dokumentenanalyse und interne Wissensabfragen, ganz ohne laufende API-Kosten.

    RTX 4090, 24 GB VRAM
    Llama 3 8B / Mistral 7B
    Q4/Q5-Quantisierung
    Tech-Stack

    Unser Stack rund um Ollama

    Bewährte Open-Source-Bausteine für ein produktionsreifes, DSGVO-konformes LLM-Setup, von der Runtime über die Vektor-Datenbank bis zum Monitoring.

    Ollama Logo
    Ollama
    LLM Runtime
    Docker Logo
    Docker
    Containerisierung
    Kubernetes Logo
    Kubernetes
    Orchestrierung
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    Python
    Integration & Skripte
    FastAPI Logo
    FastAPI
    API-Layer
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    LangChain
    RAG & Agenten
    Hugging Face Logo
    Hugging Face
    Modell-Quelle
    Qdrant Logo
    Qdrant
    Vektor-DB
    PostgreSQL Logo
    PostgreSQL
    pgvector & Daten
    Redis Logo
    Redis
    Caching & Queue
    n8n Logo
    n8n
    Automatisierung
    Prometheus Logo
    Prometheus
    Metriken
    Grafana Logo
    Grafana
    Dashboards
    Next.js Logo
    Next.js
    Chat-Frontend
    Zielgruppen

    Für wen ist Ollama die richtige Lösung?

    Überall, wo Daten das Haus nicht verlassen dürfen und volle Kostenkontrolle zählt.

    Ärzte & Gesundheitswesen
    Patientendaten dürfen nicht in die Cloud. Mit Ollama verarbeiten Sie medizinische Dokumente 100% lokal und DSGVO-konform.
    Anwälte & Kanzleien
    Mandantendaten bleiben auf Ihrem Server. Ollama ermöglicht KI-gestützte Vertragsanalyse und Recherche ohne Datenschutzrisiko.
    Steuerberater & Wirtschaftsprüfer
    Sensible Finanzdaten lokal verarbeiten: Dokumentenanalyse, Zusammenfassungen und Klassifikation mit privaten LLMs.
    Unternehmen mit Datenschutz-Fokus
    Keine API-Kosten, keine Datenübertragung an Dritte. Volle Datensouveränität und Kostenkontrolle.
    IT- & DevOps-Teams
    Einfache Integration in bestehende Infrastruktur, Docker- und Kubernetes-Support sowie OpenAI-kompatible API.
    Startups & Innovationsteams
    Schnelles Prototyping mit lokalen LLMs, keine Cloud-Kosten im Entwicklungsprozess und volle Kontrolle über die Modell-Auswahl.
    Der Ablauf

    In 4 Schritten zu Ihrem lokalen LLM

    Von der Erstanalyse bis zum hochverfügbaren Produktivbetrieb, transparent und ohne Überraschungen.

    SCHRITT 01, 30 Minuten

    Kostenlose Erstanalyse

    Wir klären Anwendungsfall, Datenschutz-Anforderungen und welche Open-Source-Modelle für Sie infrage kommen. Kein Verkaufsgespräch.

    SCHRITT 02, Woche 1

    Architektur & Hardware

    Wir wählen Modelle, Quantisierung und GPU-Setup, planen die Deployment-Architektur und rechnen den ROI gegenüber Cloud-APIs durch.

    SCHRITT 03, Wochen 2 bis 3

    Installation & Pilot

    Wir installieren Ollama GPU-optimiert, binden Open WebUI oder die API an und übergeben einen produktionsnahen Piloten zum Testen.

    SCHRITT 04, ab Woche 4

    Go-Live & Betreuung

    Hochverfügbarer Produktivbetrieb mit Monitoring, Modell-Updates und laufendem Support, auf Wunsch skaliert auf weitere Modelle und Teams.

    Open
    Source & kostenlos
    100%
    lokal & privat
    0 €
    Pro-Anfrage-Kosten
    EU
    DSGVO-konform
    FAQ

    Häufige Fragen zu Ollama & lokalen LLMs

    Installation, Betrieb, Hardware und Datenschutz auf einen Blick.

    Bereit für Ihr kostenloses Erstgespräch?

    In einem kostenlosen, unverbindlichen Erstgespräch klären wir Ihre Ausgangslage und zeigen, wo KI bei Ihnen am schnellsten wirkt. Für die volle Analyse gibt es das KI Assessment Center, voll auf die Umsetzung anrechenbar.