SwarmLLM – Verteilte KI über mehrere Rechner einfach erklärt

SwarmLLM ist eine dezentrale Lösung, mit der mehrere Computer gemeinsam ein großes Sprachmodell ausführen können. Statt ein LLM vollständig auf einem einzigen leistungsfähigen Server oder in einer Cloud Umgebung zu betreiben, wird das Modell auf mehrere Geräte verteilt.

Das Prinzip ähnelt einem Peer-to-Peer Netzwerk. Jeder beteiligte Rechner übernimmt einen Teil des Modells und stellt Rechenleistung, Arbeitsspeicher oder Grafikspeicher zur Verfügung. Dadurch können auch größere Modelle genutzt werden, die auf einem einzelnen Rechner nicht vollständig laufen würden.

Wie funktioniert SwarmLLM?

Ein großes Sprachmodell besteht vereinfacht aus vielen aufeinanderfolgenden Schichten.

Bei SwarmLLM können diese Schichten auf unterschiedliche Rechner verteilt werden.

Ein vereinfachtes Beispiel:

Rechner A

verarbeitet die ersten Modellschichten.

Rechner B

übernimmt die nächsten Schichten.

Rechner C

verarbeitet den letzten Teil des Modells.

Eine Anfrage wird Schritt für Schritt durch diese Rechner geleitet. Anschließend entsteht die Antwort.

SwarmLLM unterstützt dabei sowohl lokale Netzwerke als auch verteilte Peer-Verbindungen. Die Kommunikation zwischen den Teilnehmern kann verschlüsselt erfolgen.

Was kann man mit SwarmLLM machen?

Typische Einsatzmöglichkeiten sind:

• lokale KI Assistenten
• interne Unternehmenschatbots
• Entwicklungsassistenten
• Dokumentenanalyse
• private LLM Umgebungen
• gemeinsame Nutzung vorhandener GPUs
• Betrieb größerer Open Source Modelle

SwarmLLM stellt außerdem eine OpenAI kompatible API bereit. Anwendungen, die bereits mit entsprechenden APIs arbeiten, können dadurch vergleichsweise einfach angebunden werden.

Welche Voraussetzungen gibt es?

Für einen einfachen Einstieg benötigt man keinen klassischen Rechencluster.

Sinnvoll sind jedoch:

• mindestens zwei Computer
• ausreichend Arbeitsspeicher
• möglichst eine oder mehrere GPUs
• stabile Netzwerkverbindung
• ausreichend Speicherplatz für Modellbestandteile
• Linux, Windows oder macOS je nach System
• grundlegendes technisches Verständnis

Besonders leistungsfähig wird das System, wenn mehrere Rechner mit NVIDIA GPUs vorhanden sind.

Die Software selbst wird als einzelnes Rust Programm angeboten und kann auch über Docker betrieben werden.

SwarmLLM Schritt für Schritt einrichten

Schritt 1: Rechner auswählen

Zunächst sollte festgelegt werden, welche Geräte teilnehmen sollen.

Für einen Test reichen beispielsweise:

• ein Desktop PC mit GPU
• ein zweiter PC oder Server

Die Geräte sollten möglichst im selben lokalen Netzwerk betrieben werden.

Schritt 2: SwarmLLM installieren

Für Linux, Windows und macOS stehen fertige Installationsmöglichkeiten zur Verfügung.

Nach der Installation wird SwarmLLM gestartet.

Anschließend ist das lokale Dashboard standardmäßig unter: localhost:8800 erreichbar.

Schritt 3: Hardware erkennen lassen

SwarmLLM erkennt die vorhandene Hardware und kann feststellen, wie viel RAM und GPU Speicher zur Verfügung stehen.

Danach wird ein geeignetes Modell ausgewählt.

Schritt 4: Weitere Rechner verbinden

Auf den weiteren Geräten wird SwarmLLM ebenfalls gestartet.

Im lokalen Netzwerk können sich die Nodes automatisch finden.

Alternativ lassen sich Geräte über Einladungen oder Netzwerkkonfigurationen verbinden.

Schritt 5: Modell auswählen

Nun wird ein Modell ausgewählt, das größer sein kann als der Speicher eines einzelnen Rechners.

Das System verteilt anschließend einzelne Modellbereiche auf die verfügbaren Geräte.

Schritt 6: Testanfrage senden

Über das Webinterface kann direkt eine Anfrage gestellt werden.

Alternativ kann die OpenAI kompatible API verwendet werden.

Damit lässt sich SwarmLLM beispielsweise an:

• interne Anwendungen
• Chat Oberflächen
• Automatisierungen
• Entwicklungswerkzeuge

anbinden.

Schritt 7: Privaten Modus aktivieren

Für Unternehmensdaten sollte kein öffentliches Peer Netzwerk verwendet werden.

Stattdessen empfiehlt sich ein geschlossener Pool aus ausschließlich eigenen oder kontrollierten Geräten.

SwarmLLM bietet dafür einen Private Mode und einen Offline Mode.

SwarmLLM oder eigener KI Server?

Ein klassischer KI Server besitzt meist eine oder mehrere leistungsfähige GPUs.

Ein leistungsfähiger Server ist meistens schneller und einfacher zu betreiben.

SwarmLLM kann dagegen interessant sein, wenn bereits mehrere Rechner vorhanden sind und deren Ressourcen gemeinsam genutzt werden sollen.

SwarmLLM oder Cloud Lösung?

Cloud Anbieter stellen GPUs bei Bedarf bereit.

Der Vorteil liegt in der schnellen Skalierbarkeit.

Der Nachteil sind laufende Kosten und die Verarbeitung von Daten außerhalb der eigenen Infrastruktur.

SwarmLLM bietet dagegen mehr Kontrolle über die verwendeten Geräte.

Vorteile gegenüber Cloud Lösungen

• keine laufenden Tokenkosten bei lokalen Modellen
• vorhandene Hardware kann genutzt werden
• Daten können im eigenen Netzwerk bleiben
• keine Abhängigkeit von einem einzelnen API Anbieter
• Open Source Modelle können flexibel eingesetzt werden

Nachteile gegenüber Cloud Lösungen

• eigener Wartungsaufwand
• Hardwarekosten
• Stromverbrauch
• komplexere Fehleranalyse
• Netzwerkgeschwindigkeit beeinflusst Performance
• deutlich weniger Komfort als Managed Cloud Dienste

Vorteile von SwarmLLM

Der größte Vorteil liegt in der gemeinsamen Nutzung vorhandener Hardware.

Unternehmen können mehrere vorhandene Rechner zu einer gemeinsamen KI Infrastruktur verbinden.

Weitere Vorteile sind:

• höhere Datenkontrolle
• keine Abrechnung pro Token
• flexible Modellwahl
• dezentrale Architektur
• Einsatz großer Modelle möglich
• OpenAI kompatible Schnittstelle

Nachteile von SwarmLLM

Die verteilte Architektur bringt auch Herausforderungen mit sich.

Besonders relevant sind:

• höhere technische Komplexität
• Netzwerkabhängigkeit
• unterschiedliche Hardware kann Performance begrenzen
• Fehler einzelner Nodes können Prozesse beeinflussen
• Monitoring ist aufwendiger
• öffentliche Peer Netzwerke sind für sensible Unternehmensdaten problematisch

Außerdem befindet sich SwarmLLM derzeit noch in einer Alpha Phase. Für produktionskritische Anwendungen sollte deshalb sorgfältig getestet werden.

SwarmLLM und DSGVO

SwarmLLM ist nicht automatisch DSGVO konform oder DSGVO widrig.

Entscheidend ist, wie und wo personenbezogene Daten verarbeitet werden.

Werden ausschließlich eigene Rechner innerhalb eines kontrollierten Unternehmensnetzwerks verwendet, kann dies datenschutzrechtlich Vorteile gegenüber externen Cloud Diensten bieten.

Trotzdem gelten weiterhin die Grundsätze der DSGVO.

Dazu gehören insbesondere:

• Rechtmäßigkeit der Verarbeitung
• Zweckbindung
• Datenminimierung
• angemessene Sicherheitsmaßnahmen
• Zugriffskontrollen
• Löschkonzepte

Die DSGVO verlangt außerdem ein dem Risiko angemessenes Sicherheitsniveau. Dazu können Verschlüsselung, Verfügbarkeit und regelmäßige Sicherheitsprüfungen gehören.

Vorsicht bei öffentlichen Swarms

Besonders kritisch wird es, wenn fremde Rechner Teil des Swarms sind.

Auch wenn die Verbindung verschlüsselt ist, muss geprüft werden:

• welche Daten ein Node technisch verarbeiten kann
• in welchem Land sich der Rechner befindet
• wer Betreiber des Rechners ist
• ob personenbezogene Daten übertragen werden
• ob Auftragsverarbeitung vorliegt
• ob Drittlandtransfers entstehen

Für sensible Kunden, Mitarbeiter oder Gesundheitsdaten sollte deshalb ein öffentliches Peer Netzwerk grundsätzlich nicht ohne umfassende Datenschutzprüfung eingesetzt werden.

Der Europäische Datenschutzausschuss betont zudem, dass die Verarbeitung personenbezogener Daten im Zusammenhang mit KI Modellen immer im konkreten Einzelfall bewertet werden muss.

Welche Lösung ist für Unternehmen sinnvoll?

Für kleine Tests oder interne KI Projekte kann SwarmLLM sehr interessant sein.

Besonders sinnvoll ist es, wenn bereits mehrere leistungsfähige Computer vorhanden sind.

Für geschäftskritische Anwendungen mit hoher Last ist ein professioneller GPU Server häufig einfacher und schneller.

Cloud Lösungen sind wiederum besonders attraktiv, wenn maximale Skalierbarkeit ohne eigene Hardware erforderlich ist.

Eine häufig sinnvolle Architektur ist deshalb:

Interne sensible Daten → eigener Server oder privater Swarm

Stark schwankende Last → Cloud

Experimentelle und kostensensible Anwendungen → SwarmLLM

Fazit

SwarmLLM ermöglicht es, mehrere Computer zu einem gemeinsamen KI System zusammenzuschließen. Große Sprachmodelle werden dabei auf unterschiedliche Geräte verteilt und gemeinsam ausgeführt.

Das Konzept kann besonders für Unternehmen interessant sein, die vorhandene Hardware besser nutzen und KI Daten möglichst innerhalb der eigenen Infrastruktur verarbeiten möchten.

Im Vergleich zu einem leistungsfähigen zentralen Server ist SwarmLLM flexibler, aber technisch komplexer. Gegenüber Cloud Lösungen bietet es mehr Kontrolle und potenziell geringere laufende Kosten, erfordert dafür jedoch eigenes Know how und Wartung.

Aus Datenschutzsicht ist besonders ein geschlossener, selbst kontrollierter Swarm interessant. Öffentliche Peer Netzwerke sollten dagegen bei personenbezogenen oder vertraulichen Daten nur nach sorgfältiger Datenschutz und Sicherheitsprüfung eingesetzt werden.