LLMs und andere KI-Modelle haben hohe Rechenanforderungen. Doch wann reicht eine CPU und wann ist eine GPU unumgänglich? Dieser Artikel beleuchtet Performance-Unterschiede, Kostenfaktoren und praxisnahe Einsatzszenarien für GPU- und CPU-basierte KI-Workloads.
Self-Hosting von LLMs vs. API-Nutzung: Welche Strategie ist besser?
Red Hat OpenShift AI: Wie sich KI-Modelle nahtlos in Cloud-Umgebungen integrieren lassen
LLMs auf Kubernetes: Herausforderungen und Lösungen im produktiven Betrieb
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Auf der IBM Maximo-Anwenderkonferenz tauschte sich DACHS IT über zukunftssichere IT-Lösungen aus. Ein besonderes Highlight: Alexander Schaber und Dr. Michael R. Geiß trafen Fußballlegende Stefan Reuter – ein inspirierender Moment auf einer Veranstaltung voller Innovation.
Ein gut funktionierendes Kubernetes-Cluster braucht kontinuierliche Überwachung. Ohne Monitoring bleiben Probleme unbemerkt und Performance-Engpässe gefährlich. In diesem Artikel erfährst du, wie du Kubernetes effizient überwachst und frühzeitig Fehler erkennst.
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