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Programmlogo KI-Infrastrukturplanung: On-Premise vs. Cloud

In diesem Seminar planst Du KI-Infrastruktur so, dass Performance, Sicherheit und Kosten zusammenpassen. Du lernst, wann On-Premise mit eigenen GPU-Clustern wirklich sinnvoll ist und wann Cloud, Hybrid oder Multi-Cloud die bessere Entscheidung liefert. Statt Bauchgefühl nutzt Du einen klaren Entscheidungsrahmen: Workload-Profile (Training, Fine-Tuning, Inference), Datenresidenz, Latenz, Skalierung und Betriebsaufwand. Du gehst durch GPU- und Cluster-Design, Storage- und Datenplattform-Optionen, MLOps-Betrieb sowie Security und Compliance. Am Ende kannst Du eine belastbare Zielarchitektur inkl. Kapazitäts- und TCO-Schätzung erstellen und die typischen Kostenfallen wie Egress, Idle-GPUs und falsche Storage-Wahl vermeiden.
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