Edge AI & On-Prem: Modelle lokal betreiben

Um von den Vorzügen der Künstlichen Intelligenz zu profitieren und gleichzeitig die Kontrolle über sensible Daten zu behalten, setzen immer mehr Unternehmen auf das lokale Betreiben von KI-Modellen. Diese sogenannte Edge AI ermöglicht eine schnelle Verarbeitung der Daten direkt am Ort ihrer Erzeugung, ohne sie in die Cloud übertragen zu müssen. Dennoch gibt es typische Fallstricke, die es zu vermeiden gilt.

Typische Fehler beim lokalen Betreiben von KI-Modellen

Erster häufig auftretender Fehler ist die Unterschätzung des Ressourcenbedarfs. Edge-Geräte sind oft hinsichtlich Rechenleistung, Speicher und Energie begrenzt. Ein KI-Modell, das in der Cloud einwandfrei funktioniert, kann auf einem lokalen Gerät unzulänglich sein. Die Lösung besteht darin, vorher eine gründliche Evaluierung der Hardware-Anforderungen vorzunehmen und das Modell gegebenenfalls anzupassen oder zu komprimieren, um es effizient auf der vorhandenen Hardware auszuführen.

Ein zweiter Fehler besteht in einer unzureichenden Datenverwaltung und -sicherung. Bei der lokalen Ausführung fallen grosse Mengen an Daten an, welche effizient organisiert und gesichert werden müssen. Um dies zu vermeiden, sollten klare Protokolle für die Datenaufnahme, -verarbeitung und -lagerung etabliert werden. Das Einrichten regelmäßiger Backups und eines Monitoringsystems für Anomalien ist ebenfalls empfehlenswert.

Dritter häufiger Fehler ist das mangelnde Testing in der produktiven Umgebung. Modelle werden oft nur unter Laborbedingungen getestet. Um sicherzustellen, dass ein Modell im echten Einsatz den nötigen Anforderungen entspricht, sollte es unter realen Betriebsbedingungen getestet werden. Dies hilft, unerwartete Probleme zu identifizieren und das Modell gegebenenfalls anzupassen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

• Tag 1–7: Beginnen Sie mit der detaillierten Analyse Ihrer vorhandenen Hardware. Erstellen Sie ein Profil der Rechen-, Speicher- und Energieanforderungen Ihres Modells. Basierend auf diesen Bewertungen, planen Sie die nötigen Anpassungen oder Upgrades der lokalen Infrastruktur.
• Tag 8–14: Implementieren Sie ein umfassendes Datenmanagementsystem. Entwickeln Sie Prozesse für die effiziente Erfassung, Verarbeitung und Lagerung Ihrer Daten. Einrichtung eines automatisierten Backup-Systems, um Datenverluste zu minimieren.
• Tag 15–21: Testen Sie Ihr KI-Modell unter realen Bedingungen. Führen Sie Simulationen durch, die den tatsächlichen Einsatz so genau wie möglich wiedergeben. Analysieren Sie die Leistung und identifizieren Sie etwaige Schwachstellen.
• Tag 22–30: Basierend auf den Testresultaten nehmen Sie die nötigen Optimierungen vor. Führen Sie das überarbeitete Modell erneut unter praxisnahen Bedingungen aus. Stellen Sie sicher, dass alle Beteiligten im Umgang mit dem System geschult sind und etablieren Sie ein kontinuierliches Überwachungs- und Wartungsprogramm.

Mit dieser Vorgehensweise können Schweizer KMU die Vorteile von Edge AI voll ausschöpfen und gleichzeitig die Risiken durch technische und organisatorische Massnahmen minimieren. Eine sachkundige Planung und Umsetzung sind entscheidend für den Erfolg im Bereich der lokalen KI-Nutzung.