Ionos startet KI-Plattform mit Open-Source-Modellen

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Ionos startet eine neue KI-Plattform, die Unternehmen den Zugang zu generativen Open-Source-Modellen auf einer souveränen Cloud-Infrastruktur ermöglicht.

Der deutsche Cloud-Dienstleister Ionos hat die Einführung einer neuen KI-Plattform angekündigt, die den Namen AI Model Hub trägt. Diese Plattform soll Unternehmen eine breite Palette an Open-Source-KI-Modellen zur Verfügung stellen und wird in deutschen Rechenzentren gehostet. Zu den angebotenen Modellen gehören unter anderem textgenerierende Modelle wie Llama 3 8B instruct, Llama 3 70B instruct, sowie Stable Diffusion XL, ein bildgenerierendes Modell von Stability.AI.

Ionos zielt darauf ab, mit dem AI Model Hub Künstliche Intelligenz für Unternehmen jeder Größe zugänglicher zu machen. Die Integration der Modelle erfolgt über eine Standard-API, die eine einfache Nutzung und Skalierung von KI-unterstützten Anwendungen wie Chatbots oder Bildgenerierung ermöglicht. „Unser Ziel ist es, künstliche Intelligenz zu demokratisieren und diese Technologie auch kleinen und mittelständischen Unternehmen einfach und schnell zur Verfügung zu stellen“, so Achim Weiß, Geschäftsführer von Ionos.

Ein wesentlicher Vorteil der Plattform liegt in der Datensouveränität. Alle Daten verbleiben laut Ionos in Deutschland und werden nicht zur Schulung von KI-Modellen verwendet. Kunden können somit sicherstellen, dass ihre Daten geschützt bleiben, während sie die KI-Technologie in ihre Anwendungen integrieren. Für die Verbesserung der KI-Ergebnisse durch unternehmensspezifische Dokumente bietet Ionos zudem die Vektordatenbank ChromaDB an, die im Rahmen des Retrieval Augmented Generation (RAG)-Ansatzes genutzt werden kann.

Zum Start bietet der AI Model Hub Textmodelle wie Llama und Mistral an, sowie das Bildmodell Stable Diffusion XL. Weitere Modelle und Integrationsmöglichkeiten sollen bald folgen, ebenso die Option für Kunden, eigene Modelle hochzuladen. Unternehmen können so spezifische Lösungen für ihre Geschäftsanforderungen entwickeln und ihre Daten in die KI-generierten Ergebnisse einfließen lassen.