Prof. Dr. Friedel Mager,
Vizepräsident Studium und Lehre, Rheinische Hochschule Köln
“Developer Communities und globale Konzerne liefern sich derzeit ein Wettrennen um die Leistungsfähigkeit ihrer KI-Modelle. Als Hochschule ist es uns wichtig, KI-Instrumente herstellerübergreifend und flexibel anbieten zu können. Unsere Studierenden und Forschungsinstitute benötigen daneben eine DSGVO-konforme Umgebung und Sicherheit in der Verarbeitung ihrer Trainingsdaten und Konversationen. Auf einer performanten Plattform mit hoher Portfolio-Aktualität, wie es bei KISSKI gegeben ist. Ein bemerkenswertes Service-Konzept.”
Vizepräsident Studium und Lehre, Rheinische Hochschule Köln
“Developer Communities und globale Konzerne liefern sich derzeit ein Wettrennen um die Leistungsfähigkeit ihrer KI-Modelle. Als Hochschule ist es uns wichtig, KI-Instrumente herstellerübergreifend und flexibel anbieten zu können. Unsere Studierenden und Forschungsinstitute benötigen daneben eine DSGVO-konforme Umgebung und Sicherheit in der Verarbeitung ihrer Trainingsdaten und Konversationen. Auf einer performanten Plattform mit hoher Portfolio-Aktualität, wie es bei KISSKI gegeben ist. Ein bemerkenswertes Service-Konzept.”
Prof. Dr. Cornelius Puschmann,
Universität Bremen
“Wir verwenden die KISSKI LLM-API für die automatisierte Inhaltsanalyse, also etwa für die Auswertung von Nachrichtenbeiträgen aus dem Internet zur Berichterstattung über den Klimawandel. Die Verwendung von Open Source-Modellen ist methodisch deutlich sauberer, als sich auf intransparente proprietäre Dienste zu verlassen und zudem wissen wir, was mit den Daten geschieht. Die API ist sehr benutzerfreundlich und wir können anspruchsvollere Modelle verwenden, als uns sonst zur Verfügung stehen würden. Kurzum, ein tolles Werkzeug für unsere Forschung.
Wir setzen das Projekt unter anderem hier ein:
Fabian Runge
Media Lab, Technische Universität Braunschweig
„Das Anwendungslabor für Künstliche Intelligenz und Big Data am Umweltbundesamt (KI-Lab am UBA) macht Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Behörden des Umweltressorts praktisch nutzbar. Dabei unterstützt uns insbesondere der LLM-Service des KISSKI. Durch den problemlosen und datenschutzkonformen Zugang zu Large Language Models können wir effiziente Lösungen für unsere Fragestellungen finden. Ein Beispiel hierfür ist die Erstellung von einfachen Prototypen für das geplante Einwendungsmanagementsystem, welches bei der Endlagersuche zum Einsatz kommen soll. Wir sind begeistert von der Zusammenarbeit und freuen uns auf weitere Projekte!“
Media Lab, Technische Universität Braunschweig
„Das Anwendungslabor für Künstliche Intelligenz und Big Data am Umweltbundesamt (KI-Lab am UBA) macht Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Behörden des Umweltressorts praktisch nutzbar. Dabei unterstützt uns insbesondere der LLM-Service des KISSKI. Durch den problemlosen und datenschutzkonformen Zugang zu Large Language Models können wir effiziente Lösungen für unsere Fragestellungen finden. Ein Beispiel hierfür ist die Erstellung von einfachen Prototypen für das geplante Einwendungsmanagementsystem, welches bei der Endlagersuche zum Einsatz kommen soll. Wir sind begeistert von der Zusammenarbeit und freuen uns auf weitere Projekte!“
Data Engineer,
KI-Lab am Umweltbundesamt
“Als Media Lab der TU Braunschweig suchen wir kontinuierlich nach Lösungen, die unsere Arbeit im Bereich künstliche Intelligenz für die Universität unterstützen. Der Dienst Chat-AI von GWDG und KISSKI erweist sich in diesem Zusammenhang als sehr wertvoll. Die Verfügbarkeit über die Academic Cloud in Niedersachsen ergänzt unsere internen Tools an der TU Braunschweig. Ein wichtiger Aspekt von Chat-AI ist die datenschutzfreundliche Ausführung mit lokalen Large Language Models. Die nahtlose Integration der OpenAI kompatiblen Chat-AI API in unsere bestehenden open-source KI Tools ist ein zusätzlicher Vorteil. Besonders bei hoher Nachfrage, beispielsweise während KI-Schulungen, zeigt sich Chat-AI als zuverlässig. Ein weiterer positiver Aspekt ist der umfassende Support, der uns bei detaillierten Fragen rasch weiterhilft.”
KI-Lab am Umweltbundesamt
“Als Media Lab der TU Braunschweig suchen wir kontinuierlich nach Lösungen, die unsere Arbeit im Bereich künstliche Intelligenz für die Universität unterstützen. Der Dienst Chat-AI von GWDG und KISSKI erweist sich in diesem Zusammenhang als sehr wertvoll. Die Verfügbarkeit über die Academic Cloud in Niedersachsen ergänzt unsere internen Tools an der TU Braunschweig. Ein wichtiger Aspekt von Chat-AI ist die datenschutzfreundliche Ausführung mit lokalen Large Language Models. Die nahtlose Integration der OpenAI kompatiblen Chat-AI API in unsere bestehenden open-source KI Tools ist ein zusätzlicher Vorteil. Besonders bei hoher Nachfrage, beispielsweise während KI-Schulungen, zeigt sich Chat-AI als zuverlässig. Ein weiterer positiver Aspekt ist der umfassende Support, der uns bei detaillierten Fragen rasch weiterhilft.”
Dr. Robert Haase,
Center for Scalable Data Analytics
and Artificial Intelligence Dresden / Leipzig
“Meine Kolleg:innen und ich sind sehr zufriedene Nutzer von KISSKI’s ChatAI API. Wir nutzen es in zahlreichen Forschungs- und Trainingsprojekten, typischerweise im Kontext Code-Generierung für [Bild-]Datenanalyse. Das beste Open-Weight Model, das wir je getestet haben, LLAMA 3.1 405B, war uns ausschließlich zugänglich via der KISSKI Infrastrukutur. Weiterhin hat KISSKI Einzug gehalten in einige Open-Source Bibliotheken, die wir der Life-Science Community anbieten und wird dort dankbar angenommen als Alternative zu kommerziellen Services deren Privatsphäre-Policies nicht immer ganz durchsichtig sind. Außerdem sehr wichtig ist uns dass wir KISSKI’s ChatAI API zu Trainings einsetzen können, um den zielgerichteten und verantwortungsvollen Einsatz von großen Sprachmodellen in der Community zu verbreiten. Zuletzt möchte ich mich für den ausgezeichneten Service des KISSKI Teams bedanken. Ich hatte mehrmals Kontakt mit den Kolleg:innen und bekam stets binnen kürzester Zeit Feedback auf allerhöchstem Niveau!”
Center for Scalable Data Analytics
and Artificial Intelligence Dresden / Leipzig
“Meine Kolleg:innen und ich sind sehr zufriedene Nutzer von KISSKI’s ChatAI API. Wir nutzen es in zahlreichen Forschungs- und Trainingsprojekten, typischerweise im Kontext Code-Generierung für [Bild-]Datenanalyse. Das beste Open-Weight Model, das wir je getestet haben, LLAMA 3.1 405B, war uns ausschließlich zugänglich via der KISSKI Infrastrukutur. Weiterhin hat KISSKI Einzug gehalten in einige Open-Source Bibliotheken, die wir der Life-Science Community anbieten und wird dort dankbar angenommen als Alternative zu kommerziellen Services deren Privatsphäre-Policies nicht immer ganz durchsichtig sind. Außerdem sehr wichtig ist uns dass wir KISSKI’s ChatAI API zu Trainings einsetzen können, um den zielgerichteten und verantwortungsvollen Einsatz von großen Sprachmodellen in der Community zu verbreiten. Zuletzt möchte ich mich für den ausgezeichneten Service des KISSKI Teams bedanken. Ich hatte mehrmals Kontakt mit den Kolleg:innen und bekam stets binnen kürzester Zeit Feedback auf allerhöchstem Niveau!”
Martin Stammann,
Transfer & Startup Hub Universität Göttingen
„Wir nutzen die Services des KISSKI sehr gerne für unsere KI-Gründungsteams. Sowohl die Unterstützung mit Rechenpower als auch die Fachberatung hilft den Teams für die nächsten Schritte auf der Gründungs-Journey.“
Transfer & Startup Hub Universität Göttingen
„Wir nutzen die Services des KISSKI sehr gerne für unsere KI-Gründungsteams. Sowohl die Unterstützung mit Rechenpower als auch die Fachberatung hilft den Teams für die nächsten Schritte auf der Gründungs-Journey.“
Data Lingua
“Die Beratung in komplexen Themen wie KI-Act und Medizinprodukte Zulassung hat uns deutlich weiter gebracht. Wenn wir gegründet sind, wollen wir auch die Rechenressourcen des KISSKI nutzen, um unsere Entwicklungszeiten zu verkürzen und besser durchzustarten. Super Unterstützung und super Team!”
“Die Beratung in komplexen Themen wie KI-Act und Medizinprodukte Zulassung hat uns deutlich weiter gebracht. Wenn wir gegründet sind, wollen wir auch die Rechenressourcen des KISSKI nutzen, um unsere Entwicklungszeiten zu verkürzen und besser durchzustarten. Super Unterstützung und super Team!”
Adrian Holt,
FloodWaive Predictive Intelligence GmbH
“Bei FloodWaive entwickeln wir KI-gestützte Hybridmodelle zur schnellen, präzisen Vorhersage und Risikoanalyse der Auswirkungen von Starkregen- und Hochwasserereignissen. Die Zusammenarbeit mit den deutschen KI-Servicezentren, insbesondere KISSKI, unterstützt uns dabei wesentlich. Der Zugang zu den GPU-basierten HPC-Systemen erlaubt es uns, unsere Deep-Learning-Modelle in der Forschung effektiv weiterzuentwickeln. Die umfassende Unterstützung und die bereitgestellten Ressourcen haben maßgeblich dazu beigetragen, unsere wissenschaftlichen Fortschritte und technischen Innovationen voranzutreiben.”
FloodWaive Predictive Intelligence GmbH
“Bei FloodWaive entwickeln wir KI-gestützte Hybridmodelle zur schnellen, präzisen Vorhersage und Risikoanalyse der Auswirkungen von Starkregen- und Hochwasserereignissen. Die Zusammenarbeit mit den deutschen KI-Servicezentren, insbesondere KISSKI, unterstützt uns dabei wesentlich. Der Zugang zu den GPU-basierten HPC-Systemen erlaubt es uns, unsere Deep-Learning-Modelle in der Forschung effektiv weiterzuentwickeln. Die umfassende Unterstützung und die bereitgestellten Ressourcen haben maßgeblich dazu beigetragen, unsere wissenschaftlichen Fortschritte und technischen Innovationen voranzutreiben.”
Manfred Steger,
Staatsinstitut für Frühpädagogik und Medienkompetenz (IFP)
“Viel Power ohne viel Wissen, wie es angewendet werden kann, endet meist im Aktionismus und nicht in einer sinnvollen Anwendung. Es braucht Show- und Use Cases für Mainstream Anwendungen in unterschiedlichen Bereichen (z.B. R Datei drag and drop hochladen und los geht’s, API LLM - angezapft - los geht’s usw.), die mit 2-3 Klicks ausprobiert werden können.”
Staatsinstitut für Frühpädagogik und Medienkompetenz (IFP)
“Viel Power ohne viel Wissen, wie es angewendet werden kann, endet meist im Aktionismus und nicht in einer sinnvollen Anwendung. Es braucht Show- und Use Cases für Mainstream Anwendungen in unterschiedlichen Bereichen (z.B. R Datei drag and drop hochladen und los geht’s, API LLM - angezapft - los geht’s usw.), die mit 2-3 Klicks ausprobiert werden können.”
