Self-Hosted Large Language Model (LLM) mit Ollama hinter einem Auth-Proxy

Das Übertragen vertraulicher Unternehmensdokumente, Kundendaten und Quellcodes an öffentliche Large-Language-Model-APIs (LLM) wie OpenAI, Anthropic oder Google Gemini birgt gravierende Datenschutzrisiken und potenzielle DSGVO-Verstöße. Das Hosting offener KI-Modelle – wie Llama 3.1, Mistral oder CodeLlama – auf firmeneigener Server-Hardware garantiert absolute Datenhoheit. Da der populäre Inferenzserver Ollama seine REST-API standardmäßig auf Port 11434 völlig ohne native Authentifizierung bereitstellt, erfordert der sichere Betrieb im Unternehmensnetzwerk eine geschützte Architektur: einen Nginx-Reverse-Proxy zur Durchsetzung strenger Authentifizierung und TLS-Verschlüsselung.

1. Architektur-Grundlagen: Sichere Edge-Inferenz-Pipeline

Ein professionelles, lokales LLM-Deployment entkoppelt die Modellausführung von der Netzwerkfreigabe durch die Schichtung dreier isolierter Dienste innerhalb einer Container-Umgebung:

• Ollama-Inferenz-Backend: Führt offene LLM-Gewichte unter Nutzung von NVIDIA-GPU-Beschleunigung (via NVIDIA Container Toolkit) oder CPU-Quantisierung aus und ist ausschließlich an interne Container-Netzwerkschnittstellen gebunden.
• Nginx-Authentifizierungs- & TLS-Proxy: Agiert als zentraler Einlasspunkt, fängt sämtliche HTTP-Anfragen ab, terminiert SSL/TLS-Zertifikate und validiert HTTP-Basic-Auth-Zugangsdaten, bevor Anfragen an Ollama weitergeleitet werden.
• OpenAI-kompatibles Frontend / Skripte: Interne Web-Oberflächen (wie Open WebUI) oder automatisierte Python-Skripte kommunizieren über standardisierte OpenAI-SDK-Syntaxen mit dem abgesicherten Endpunkt, ohne den Sicherheits-Proxy zu umgehen.

2. Schritt-für-Schritt-Container- & GPU-Bereitstellung

Um Ollama zusammen mit einem dedizierten Nginx-Reverse-Proxy zu betreiben, wird die folgende produktionsreife docker-compose.yml für GPU-Passthrough und isoliertes Networking bereitgestellt:

services:
  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    container_name: enterprise_ollama
    restart: always
    environment:
      - OLLAMA_HOST=0.0.0.0
      - OLLAMA_ORIGINS=*
    volumes:
      - ./ollama_data:/root/.ollama
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]
    networks:
      - llm_internal

  auth_proxy:
    image: nginx:alpine
    container_name: ollama_auth_proxy
    restart: always
    ports:
      - "8443:443"
    volumes:
      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
      - ./certs:/etc/nginx/certs:ro
      - ./htpasswd:/etc/nginx/.htpasswd:ro
    depends_on:
      - ollama
    networks:
      - llm_internal

networks:
  llm_internal:
    driver: bridge

3. Schritt-für-Schritt-Konfiguration des Nginx-Auth-Proxys

Um den API-Zugriff ausschließlich auf autorisierte Unternehmensanwendungen zu beschränken, wird Nginx mit HTTP Basic Authentication konfiguriert. Das folgende nginx.conf-Skript erzwingt die Authentifizierung und verlängert Timeouts für langandauernde Streaming-Inferenz-Antworten:

events {
    worker_connections 1024;
}

http {
    upstream ollama_backend {
        server ollama:11434;
    }

    server {
        listen 443 ssl;
        server_name llm.internal.domain;

        ssl_certificate /etc/nginx/certs/server.crt;
        ssl_certificate_key /etc/nginx/certs/server.key;
        ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3;

        # Erzwingung von HTTP Basic Auth (Erstellung via: htpasswd -c ./htpasswd api_user)
        auth_basic "Enterprise LLM Secure Gateway";
        auth_basic_user_file /etc/nginx/.htpasswd;

        # Obligatorische Timeout-Erweiterungen für langes Inferenz-Streaming
        proxy_read_timeout 600s;
        proxy_connect_timeout 600s;
        proxy_send_timeout 600s;

        location / {
            proxy_pass http://ollama_backend;
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
            
            # Streaming-Unterstützung für Server-Sent Events (SSE)
            proxy_buffering off;
            proxy_cache off;
        }
    }
}

4. Schritt-für-Schritt-Verifizierung mit Skripten & Web UI

Sobald der Proxy aktiv ist, lässt sich die Inferenz-Engine sicher über Skripte abfragen oder in Chat-Oberflächen anbinden:

1. Modell-Download: Der initiale Modell-Download erfolgt direkt im Container über das CLI:
   docker exec -it enterprise_ollama ollama run llama3.1
2. Python-API-Verifizierung: Versand einer authentifizierten HTTPS-REST-Anfrage an den Proxy unter Angabe der Basic-Auth-Zugangsdaten:
   curl -k -u "api_user:SecretPassword123" https://localhost:8443/api/generate -d '{"model": "llama3.1", "prompt": "Zusammenfassung der Datenschutzrichtlinie.", "stream": false}'
3. Anbindung an Open WebUI: Bereitstellung des open-webui-Docker-Containers im selben Netzwerk unter Konfiguration der Endpunkt-Umgebungsvariable:
   OLLAMA_BASE_URL=https://api_user:SecretPassword123@auth_proxy:443

5. Zusammenfassung & Mehrwert

Was sich damit erreichen lässt: Die erfolgreiche Bereitstellung eines selbstgehosteten, GPU-beschleunigten Inferenz-Servers für offene LLMs mit Ollama, abgesichert durch einen Nginx-Authentifizierungs- und SSL/TLS-Reverse-Proxy.

Resultierender Mehrwert: Ein privates, leistungsstarkes „ChatGPT“-Äquivalent steht für interne Unternehmensabläufe, Software-Skripte und Mitarbeiter-Benutzeroberflächen zur Verfügung, ohne dass sensible Daten an externe KI-Anbieter abfließen. Die absolute Datenhoheit und vollständige DSGVO-Konformität sind gewährleistet, während obligatorische Authentifizierungsmechanismen unbefugte Zugriffe auf die Rechenressourcen verhindern.