InetConnector verbindet verteilte Hochleistungs-Grafikkarten zu einem homogenen, fehlertoleranten Inferenz-Mesh. Zero-Retention Confidential Computing, drop-in kompatibel mit OpenAI und Ollama — bis zu 70% kostengünstiger als traditionelle Hyperscaler.
Entwickelt für maximale Performance, DSGVO-Konformität und unschlagbare Wirtschaftlichkeit.
Nutze bestehenden Code ohne Refactoring. Ändere einfach die Base-URL auf https://mesh.inetconnector.com/v1 oder nutze OLLAMA_HOST.
Prompts existieren ausschließlich im flüchtigen RAM in AES-256-GCM Umschlägen mit OS-Speichersperren (mlock) und sofortigem bitweisem Überschreiben.
Große LLMs werden über heterogene GPUs (NVIDIA RTX/A100, AMD MI25/Radeon, Apple Silicon) verteilt und mit minimaler Latenz parallel ausgeführt.
Keine teure Hyperscaler-Marge. Faire, transparente Preise ($1.00 pro 1M Tokens) mit B2B-Kreditkartenabrechnung über Stripe.
Mining-Rigs und GPU-Besitzer erhalten 75% aller bezahlten Kundeneinnahmen ($0.75 / 1M Tokens) automatisiert auf ihre Wallet gutgeschrieben.
Anfragen werden automatisch zur geografisch und leistungstechnisch optimalen Node geroutet für minimale Time-to-First-Token (TTFT).
In unter zwei Minuten produktiv mit Python, Ollama, Node.js oder cURL.
from openai import OpenAI
# Verbinde direkt mit dem InetConnector Mesh Gateway
client = OpenAI(
base_url="https://mesh.inetconnector.com/v1",
api_key="cm_live_your_api_key_here" # Oder Provider Self-Compute Key
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen2.5-7b-instruct", # oder "deepseek-ai/deepseek-r1", "llama3.1:8b"
messages=[{"role": "user", "content": "Erkläre die Vorteile des dezentralen AI Compute Meshs."}],
stream=True
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="", flush=True)# 1. Terminal Umgebungsvariable setzen
export OLLAMA_HOST="https://mesh.inetconnector.com"
# 2. Inferenz direkt per Ollama CLI oder Python SDK ausführen
import ollama
client = ollama.Client(
host="https://mesh.inetconnector.com",
headers={"Authorization": "Bearer cm_live_your_key"}
)
res = client.chat(
model="qwen/qwen2.5-7b-instruct",
messages=[{"role": "user", "content": "Hallo vom InetConnector Mesh!"}]
)
print(res["message"]["content"])# Direkter OpenAI-kompatibler API Aufruf
curl https://mesh.inetconnector.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer cm_live_your_key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen2.5-7b-instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hallo InetConnector!"}],
"stream": false
}'Verbinde Grafikkarten, Mining-Rigs oder Server mit dem InetConnector-Netzwerk.
Leichtgewichtige Tray-App mit nativer NVIDIA CUDA & DirectML Beschleunigung. Ideal für Gaming-PCs und Workstations.
Download für Windows (.exe)Einzeilige Installation für Ubuntu, Debian, HiveOS und Mining-Farmen. Automatischer Systemd-Hintergrunddienst.
curl -fsSL https://mesh.inetconnector.com/downloads/install.sh | sudo bash
Bootfähiges, gehärtetes Linux-Betriebssystem für Multi-GPU Mining-Rigs (4–12 Grafikkarten) mit Zero-Touch Konfiguration.
NodeOS Images ansehen ↗Wie InetConnector Unternehmensdaten und Prompts kompromisslos schützt.
mlock / VirtualLock)Sensible Prompt-Puffer und Modellaktivierungen werden physisch im RAM gesperrt, damit das Betriebssystem sie niemals in Swap-Dateien oder auf Festplatten auslagert.
Jeder Prompt wird im flüchtigen Speicher verschlüsselt. Klartext existiert nur für Millisekunden im Inferenz-Thread und wird beim Verlassen sofort mit SecureZeroMemory genullt.
Ausschließlich B2B-Kreditkartenabwicklung über Stripe. Keine Speicherung von unverschlüsselten Zahlungs- oder Prompt-Daten auf Nodes.
Modell-Layer werden so aufgeteilt, dass Worker-Nodes ausschließlich mathematisch rotierte Latent-Tensoren verarbeiten — ohne Zugriff auf Vokabular oder Klartext.