Sensible Prozessdaten
Wenn Rohdaten das Unternehmensnetz nicht verlassen sollen.
Lokale Bereitstellung
dAIve Desktop läuft vollständig lokal.
dAIve Desktop ist die lokale Variante für Teams mit sensiblen Daten, eigener Infrastruktur oder Bereitstellungsanforderungen, die über den browserbasierten Standardzugang hinausgehen.
Komplett lokal
Daten und Modelle bleiben auf deinem Rechner oder in deiner eigenen Infrastruktur.
Eigenes Deployment
Die lokale Variante ist für Teams gedacht, die Bereitstellung und Laufzeit selbst kontrollieren möchten.
Kontaktgeführter Einstieg
Desktop ist kein Self-Serve-Produkt, sondern wird gemeinsam mit dir für den passenden Einsatzfall eingeordnet.
Desktop-UmgebungLokal bereit
Lokale Nutzung, wenn Browserbetrieb nicht reicht.
Die lokale Variante übernimmt den dAIve-Workflow für Teams, die Projekte, Modelle und Laufzeit in der eigenen Umgebung halten möchten.
Datenhaltung
Lokal
Projekte und Modelle bleiben in deiner Umgebung.
Netzwerk
Offline-fähig
Arbeiten ohne permanente Cloud-Verbindung.
Compute
Eigene Hardware
Training und Vorhersage laufen auf deinem System.
Desktop Vorteile
✓Lokale .dvp- und .dvm-Dateien
✓Keine geteilten Cloud-Kontingente
✓Geeignet für sensible Engineering-Daten
Geeignet für
Wann die Desktop Edition die bessere Wahl ist.
Wenn lokale Datenhaltung, interne Infrastruktur oder besondere Freigabeprozesse wichtiger sind als ein schneller Browser-Start.
Interne Testumgebungen
Wenn ML-Workflows in isolierten oder validierten Umgebungen laufen müssen.
Längere lokale Sessions
Wenn Teams Projekte, Modelle und Exporte direkt auf ihrer Hardware verwalten wollen.
Vergleich
Warum Desktop?
Standardmäßig startet dAIve im Browser. Diese Seite zeigt, wann die lokale Variante besser zu deinem Setup passt.
Desktop (lokal)
- • Lokale Datenhaltung
- • Offline-Betrieb möglich
- • Volle Systemkontrolle
Web (SaaS)
- • Schneller Browser-Start
- • Zentrale Team-Zugänge
- • Server-seitige Skalierung
Lokale Bereitstellung
Du brauchst dAIve ohne Cloud-Abhängigkeit?
Wir besprechen mit dir, ob die lokale Variante zu deinem Workflow, deiner Infrastruktur und deinen Datenanforderungen passt.