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Technische Anleitung · Eigenes LLM-Server

Welche Hardware brauche ichfür meinen MeigaHub-Server?

Praktische Tabelle mit Anforderungen basierend auf deinem tatsächlichen Einsatz. GPU, VRAM, RAM und empfohlenes Modell, damit deine lokale IA gut funktioniert, ohne übermäßig zu investieren.

Profil Erwarteter Gebrauch GPU VRAM RAM Empfohlenes Modell Stromkosten*
Nur ich
Selbstständig · 1 Benutzer
~50k Tokens/Tag
Gelegentlicher Chat, 1-2 Automatisierungen
 RTX 3060 / 4060 12 GB 16 GB DDR4
Qwen 2.5 7B
Llama 3.1 8B
 ~8 €/Monat
Kleine KMU
Empfohlen
~500k Tokens/Tag
5 Benutzer, Kampagnen, aktive Leads
 RTX 4070 Super / 4070 Ti 12-16 GB 32 GB DDR4/DDR5
Qwen 2.5 14B
Mistral Nemo 12B
 ~15 €/Monat
Mittlere KMU
20 Benutzer
~2M Tokens/Tag
Verkaufsteam + intensive Automatisierungen
 RTX 4090 24 GB 64 GB DDR5
Qwen 2.5 32B
Llama 3.3 instruct
 ~25 €/Monat
Agentur / großes Team
50+ Benutzer
~10M Tokens/Tag
24/7 Produktion, Blog-automatik, Multi-Tenant
 RTX A6000 · 2×RTX 4090 48 GB 128 GB DDR5
Llama 3.3 70B
Qwen 2.5 72B
 ~60 €/Monat

* Schätzung mit 0,15 €/kWh und durchschnittlichem täglichen Verbrauch. Kann je nach Stromtarif, Kühlung und tatsächlicher Last variieren.

Häufig gestellte Fragen

Kann ich ohne dedizierte GPU starten?
Ja. MeigaHub ermöglicht es, Cloud-APIs (OpenAI, Mistral, Groq) ohne eigenes Server-Setup zu nutzen. Du kannst auch kleine Modelle (3-4B) rein auf CPU ausführen, um zu testen. Der lokale LLM-Server wird nur dann erforderlich, wenn du volle Privatsphäre und den Token-Kostenverzicht wünschst.
Betriebssystem: Windows oder Linux?
MeigaHub-server funktioniert unter beiden. Windows 10/11 mit CUDA ist die schnellste Option, um es zu starten. Linux Ubuntu 22.04+ ist das stabilste für 24/7-Produktion. Es spielt keine Rolle, welches du verwendest: die Verbindung zu MeigaHub erfolgt über Tailscale.
AMD oder Intel auch möglich?
Wir empfehlen NVIDIA (CUDA) wegen Kompatibilität und Leistung. AMD ROCm funktioniert unter Linux mit Modellen llama.cpp, aber der Support ist weniger stabil. Intel Arc ist noch nicht für große LLMs produktionsbereit. Wenn du investieren willst, besser NVIDIA.
Kann ich mehrere GPUs parallel nutzen?
Ja. MeigaHub-server unterstützt Tensor-Parallelität und Modell-Partitionierung zwischen 2-4 GPUs. Damit kannst du z. B. Llama 70B auf 2×RTX 4090 (jeweils 24 GB) laden. Du kannst auch mehrere Server in MeigaHub registrieren, und das Routing verteilt sie automatisch nach Priorität und Last.
Internetverbindung des Servers? Offener Port?
Nur Internet-Ausgang (Egress) benötigt — kein Port im Router öffnen. MeigaHub-server verbindet sich über Tailscale mit der privaten Tailnet von MeigaHub, also keine feste IP nötig. Funktioniert hinter NAT und CGNAT.
Was passiert, wenn mein PC ausgeschaltet ist? Verliere ich den Service?
Wenn du Cloud-APIs als Fallback in deinem MeigaHub-Konto konfiguriert hast, funktioniert der Agent weiter, auch ohne deinen lokalen Server (mit Token-Gebühren). Wenn du nur auf den lokalen Server angewiesen bist, werden Aufgaben automatisch erneut versucht, sobald dein PC wieder online ist. Für Produktion empfehlen wir einen dedizierten Mini-PC oder einen ständig eingeschalteten Desktop-Server.

Möchtest du einen vorkonfigurierten Server?

Erzähl uns deinen erwarteten Einsatz und wir senden dir ein Angebot für Hardware + Montage + Lieferung mit MeigaHub-server bereits installiert und bereit zum Anschließen an dein Konto.

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