Lokale LLM-Deployments mit LM Studio

LM Studio ist zu meiner Standardempfehlung für Kunden geworden, die lokale Inferenz brauchen: Es kapselt die Komplexität der GPU-Treiber, bietet eine OpenAI-kompatible API und läuft auf einem Laptop mit 32 GB RAM. Meine Aufgabe ist es, die Lücke zwischen „läuft in der GUI“ und „läuft in Produktion“ zu schließen.

Typische Mandate umfassen: das passende quantisierte Modell für den Anwendungsfall wählen, eine schlanke RAG-Schicht um lokale Dokumente bauen, die LM-Studio-API in bestehende Dashboards einbinden und Drift über die Zeit überwachen. Das Ergebnis ist immer dasselbe — leistungsfähige KI ohne jede Cloud-Abhängigkeit.