30-Tage Local AI-Stack Quickstart

📋 Auf einen Blick

In 30 Tagen von Null zum produktiven, DSGVO-konformen AI-Stack. Phase 1: Docker + Netzwerk (Tag 1-7). Phase 2: Ollama + LLMs (Tag 8-14). Phase 3: n8n Automatisierung (Tag 15-21). Phase 4: Monitoring + Security + Backup (Tag 22-30).

Du willst einen lokalen AI-Stack aufbauen? Diese Tag-für-Tag Anleitung zeigt dir, wie du in 30 Tagen von Null zu einem produktiven, DSGVO-konformen Stack kommst.

30 Tage Quickstart Timeline — Von Null zum produktiven AI-Stack — 30-Tage Timeline: Schritt für Schritt zum eigenen lokalen AI-Stack

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Was du am Ende hast

Docker Swarm Cluster (3 Nodes)
Ollama mit lokalen LLMs (Llama 3, Mistral)
n8n Workflow-Automatisierung
Monitoring mit Prometheus + Grafana
100% DSGVO-konform

Phase 1: Foundation (Tag 1-7)

Hardware-Empfehlungen für lokale AI — GPU, RAM, CPU — Hardware-Empfehlungen: Was du für deinen lokalen AI-Stack brauchst

Tag 1: Hardware-Check

Minimum: 8GB RAM, 4 CPU-Kerne
Empfohlen: 32GB RAM, 8+ CPU, GPU (RTX 3060+)
Ubuntu 22.04 LTS installieren

Tag 2: Docker Installation

curl -fsSL https://get.docker.com | sh
sudo usermod -aG docker $USER
docker --version

Tag 3: Netzwerk und Security

UFW Firewall aktivieren
SSH-Hardening (Key-Auth, Fail2Ban)
Backup-Lösung planen

docker ps — Laufende Container anzeigen — docker ps: Deine ersten Container laufen

Tag 4-5: Docker Compose

docker-compose.yml erstellen
Erste Services starten (Traefik)
Container-Management lernen

Tag 6-7: Dokumentation

README.md erstellen
Architektur-Diagramm
Zugangsdaten in Passwort-Manager

Phase 2: AI Core (Tag 8-14)

Tag 8-9: Ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3:8b
ollama pull mistral

Tag 10-11: Modell-Auswahl

Use-Case	Modell	RAM
Chat/Q&A	Llama 3 8B	~16GB
Code	CodeLlama	~16GB
Embedding	Nomic-embed-text	~4GB
Maximum Quality	Llama 3 70B	~140GB

Tag 12-13: Chat Interface

Open WebUI oder Alternative installieren

Tag 14: RAG (optional)

ChromaDB oder Qdrant für Dokumenten-Suche

Phase 3: Automation (Tag 15-21)

Tag 15-16: n8n Installation

services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n:latest
    ports:
      - "5678:5678"

Tag 17-18: AI-Workflows

Ollama-Node in n8n konfigurieren
Ersten AI-Workflow erstellen
Test mit Produktionsdaten

Tag 19-20: Eigene Workflows

E-Mail-Antworten mit AI
Dokumenten-Zusammenfassung
Support-Ticket-Kategorisierung

Phase 4: Production (Tag 22-30)

Tag 22-23: Monitoring

Prometheus + Grafana installieren
Grundlegende Dashboards

Tag 24-25: Alerting

Prometheus Alert Rules
Benachrichtigungen (E-Mail, Slack)

Tag 26-27: Security Hardening

API-Keys in Umgebungsvariablen
Rate Limiting
Regelmäßige Updates

Tag 28-29: Backup und Recovery

Backup-Skript erstellen
Automatisierte Backups (cron)
Recovery-Prozedur dokumentieren

Tag 30: Review

Vollständige Dokumentation
Monitoring optimieren
Runbook erstellen

💡 Hardware-Budget

Ein gebrauchter Mini-Server mit 32 GB RAM und einer gebrauchten RTX 3090 (ab ca. 750 Euro) reicht für die meisten lokalen AI-Workloads. Für den Einstieg tut es auch ein Desktop-PC mit 16 GB RAM.

Quellen

Ollama — Lokale LLMs
Docker: Get Started — Offizielle Docker-Anleitung
n8n.io — Workflow-Automatisierung
Grafana — Monitoring und Dashboards