Wat is een lokale LLM (on-premise AI)?

Definitie: Een lokale LLM is een groot taalmodel dat draait op eigen hardware, zoals een computer, server of eigen datacenter, in plaats van via een clouddienst van een AI-aanbieder. Daardoor verlaten gegevens de eigen omgeving niet, wat on-premise AI interessant maakt voor organisaties met gevoelige informatie.

In het kort

• Lokale LLM’s maken gebruik van open modellen, zoals Llama van Meta, Mistral en Qwen, die je zelf kunt downloaden en draaien.
• Populaire tools om modellen lokaal te draaien zijn Ollama, LM Studio, llama.cpp en vLLM.
• Volgens een gids van Techsy heb je bij gecomprimeerde modellen ongeveer 0,5 tot 1 GB videogeheugen per miljard parameters nodig.
• Voordelen zijn privacy, controle en voorspelbare kosten; nadelen zijn hardware, beheer en vaak een lagere kwaliteit dan de grootste cloudmodellen.

Wat is een lokale LLM?

De bekendste AI-assistenten, zoals ChatGPT en Claude, draaien in de cloud. Je stuurt een vraag naar de servers van de aanbieder, het model verwerkt die daar en stuurt het antwoord terug. Voor veel toepassingen is dat prima, maar het betekent wel dat je gegevens naar een externe partij gaan.

Bij een lokale LLM draait het taalmodel op hardware die je zelf beheert. Dat kan een krachtige laptop zijn voor persoonlijk gebruik, een server op kantoor, of een omgeving in een eigen of Europees datacenter. De gegevens blijven binnen die omgeving. Dat heet ook wel on-premise AI of private AI.

Hoe werkt het?

1. Model kiezen. Je kiest een open model dat past bij de taak en de beschikbare hardware.
2. Model downloaden. Open modellen zijn te downloaden via platforms zoals Hugging Face of rechtstreeks via tools als Ollama.
3. Draaien. Een tool laadt het model en maakt het beschikbaar via een chatinterface of een API.
4. Koppelen. Je verbindt het model met je eigen toepassing, bijvoorbeeld een interne assistent of een documentverwerker.
5. Beheren. Je houdt het model, de software en de hardware bij.

Om modellen kleiner en sneller te maken, worden ze vaak gekwantiseerd: de getallen in het model worden met minder precisie opgeslagen. Daardoor passen ze in minder geheugen, met een beperkt verlies aan kwaliteit.

Voordelen van een lokale LLM

• Privacy. Gegevens verlaten de eigen omgeving niet.
• Controle. Je bepaalt welk model, welke versie en welke instellingen worden gebruikt.
• Onafhankelijkheid. Je bent niet afhankelijk van de prijzen, voorwaarden of beschikbaarheid van een cloudaanbieder.
• Voorspelbare kosten. Na de investering in hardware betaal je niet per aanroep.
• Werkt offline, zonder internetverbinding.
• Aanpasbaar. Je kunt een open model fine-tunen op eigen voorbeelden.

Nadelen van een lokale LLM

• Hardware. Grotere modellen hebben krachtige GPU’s met veel geheugen nodig.
• Kwaliteit. De grootste cloudmodellen presteren bij complexe taken vaak beter dan modellen die op betaalbare hardware passen.
• Beheer. Updates, beveiliging, monitoring en schaalbaarheid zijn je eigen verantwoordelijkheid.
• Snelheid bij veel gebruikers. Eén server kan een beperkt aantal gelijktijdige gebruikers bedienen.
• Kennis. Het inrichten en optimaliseren vraagt technische kennis.
• Beveiliging blijft nodig. Ook een lokaal model moet worden afgeschermd, zodat alleen bevoegde gebruikers en systemen er toegang toe hebben.

Welke hardware heb je nodig?

De benodigde hardware hangt vooral af van de grootte van het model, uitgedrukt in miljarden parameters. De gids van Techsy geeft een paar vuistregels voor gecomprimeerde modellen:

Daarnaast heb je opslagruimte nodig voor de modellen zelf, al snel tientallen gigabytes. Voor gebruik door een team, met meerdere gelijktijdige gebruikers, is een server met een of meer professionele GPU’s nodig, en een tool als vLLM die verzoeken efficiënt verwerkt. Voor testen en persoonlijk gebruik volstaat vaak een moderne laptop of desktop.

Bekende open modellen

• Llama van Meta, in verschillende groottes, met een eigen licentie.
• Mistral van het Franse Mistral AI, met meerdere open modellen.
• Qwen van Alibaba, sterk in meertalige taken.
• Gemma van Google, compacte modellen voor lokaal gebruik.

Let bij elk model op de licentie: niet elk open model mag zonder voorwaarden commercieel worden ingezet. Kijk ook naar de prestaties in het Nederlands, die per model sterk kunnen verschillen.

Toepassingen van lokale LLM’s

• Interne kennisassistent op basis van eigen documenten, zonder dat die naar een externe dienst gaan.
• Documentverwerking van gevoelige stukken, zoals contracten, dossiers of medische verslagen.
• Samenvatten en classificeren van interne mails, notities of meldingen.
• Code-assistentie binnen een afgeschermde ontwikkelomgeving.
• Offline toepassingen, bijvoorbeeld op locaties zonder betrouwbare internetverbinding.

Cloud of lokaal?

Er zijn ook tussenvormen, zoals open modellen die je laat draaien bij een Europese cloudaanbieder, of zakelijke cloudafspraken waarin de aanbieder garandeert dat gegevens niet voor training worden gebruikt en in een bepaalde regio blijven.

Wat kost een lokale LLM?

De kosten bestaan uit hardware, inrichting en beheer. Voor persoonlijk gebruik of een proef kun je vaak met bestaande, krachtige computers starten. Voor een teamomgeving reken je op een server met een of meer GPU’s, die aanzienlijk duurder is dan een gewone server. Daarnaast is er tijd nodig om modellen te kiezen, te testen, te koppelen en up-to-date te houden. Daar staat tegenover dat je niet per aanroep betaalt. Bij veel gebruik kan een lokale opzet op termijn voordeliger zijn, bij weinig gebruik is een cloudmodel meestal goedkoper. Een tussenvorm is een gehuurde GPU-server bij een Europese aanbieder, waarbij je geen eigen hardware koopt maar wel controle houdt over het model.

Zo begin je met een lokale LLM

1. Bepaal de taak en de eisen aan kwaliteit, snelheid en privacy.
2. Test eerst op een computer met een tool als Ollama of LM Studio en een paar open modellen.
3. Vergelijk met een cloudmodel op dezelfde voorbeelden, zodat je weet wat je inlevert of wint.
4. Kies hardware op basis van het gekozen model en het verwachte aantal gebruikers.
5. Regel beheer en beveiliging, inclusief toegang, logging en updates.

Wat betekent dit voor jouw project?

Bij een AI-toepassing begin ik bij de vraag welke informatie er binnenkomt, wie ermee verder moet en welke informatie die persoon nodig heeft. Gaat het om gevoelige gegevens, dan hoort daar ook de vraag bij waar het model draait en waar de gegevens worden verwerkt. Een lokale LLM is dan een van de opties, naast een cloudmodel met goede afspraken.

Wil je AI gebruiken voor gevoelige gegevens zonder dat ze je eigen omgeving verlaten? Stuur me welke taak de AI moet doen en welke gegevens erbij betrokken zijn. Dan bepalen we samen de logische eerste stap.

Veelgestelde vragen over lokale LLM’s

Wat is een lokale LLM?

Een lokale LLM is een groot taalmodel dat draait op eigen hardware in plaats van via een clouddienst. De gegevens verlaten de eigen omgeving niet, wat het geschikt maakt voor gevoelige informatie.

Kan ik AI lokaal draaien op mijn computer?

Ja. Met tools als Ollama of LM Studio kun je open modellen op een computer draaien. Voor kleinere modellen volstaat een moderne laptop of computer met voldoende geheugen; grotere modellen vragen om een krachtige videokaart.

Wat is het verschil tussen een lokale LLM en ChatGPT?

ChatGPT draait in de cloud bij OpenAI, waardoor je vragen en gegevens naar hun servers gaan. Een lokale LLM draait op eigen hardware, zodat gegevens binnen je eigen omgeving blijven.

Verwante termen

Open-source LLM · Large Language Model (LLM) · Datasoevereiniteit / EU-hosting · Fine-tuning · Privacy by design · RAG (Retrieval Augmented Generation)