Tender Notice

Notice ID: a208cb45-30c2-4515-8b4c-b11f66cb15bb

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"Tender Zen is a huge help and makes the analysis so much easier."

FS

Friedrich Sommer

Sales Coordinator

LOUPZ GmbH & Co. KG

Published
7d ago
Today
Questions
in 11d
Submission
in 31d
Land Baden-Württemberg, vertreten durch Präsidium Technik, Logistik, Service der Polizei (Bonn)
Lieferungen GPU-ServerKI-ModelleTrainierenNachtrainierenAI
dtvp.de
Project Location
Nauheimer Straße 99-101, 70372 Stuttgart, DEU
Finanzen
Geschätztes Honorar 200.000,00 €
Eignung

Bidder Requirements

  • Eintragung in das Berufs- oder Handelsregister
  • Nachweis über positives Eigenkapital über die letzten beiden Jahre
  • Mindestens drei Referenzen mit vergleichbarer Leistung, die in den letzten sechs Jahren erbracht wurden und ein Auftragsvolumen von mindestens EUR 50.000 aufweisen
  • Nachweis über eine gültige Eintragung in das Berufs- oder Handelsregister oder ein Gewerbenachweis
  • Eigenerklärung, dass keine Ausschlussgründe nach §§ 123, 124 GWB vorliegen
  • Eigenerklärung, dass keine Ausschlussgründe nach § 21 des AEntG, § 98c des AufenthG, § 19 des MiLoG, § 21 des SchwarzarbG und § 22 LkSG vorliegen
  • Verpflichtungserklärung zur Einhaltung des Landestariftreue- und Mindestlohngesetz (LTMG)
Project Overview

Im Rahmen dieser Ausschreibung wird ein GPU-Server zum Trainieren und Nachtrainieren von KI-Modellen, dem für den Betrieb benötigten Zubehör für den Server (Stromkabel, Rackmontage, Material, etc) und der Montage des Servers in den Räumlichkeiten des Auftraggebers ausgeschrieben. Die Umsetzung erfolgt unter Einhaltung aller datenschutzrechtlichen Vorgaben (insbesondere EU-DSGVO) sowie unter Berücksichtigung ethischer Anforderungen an Fairness und Transparenz bei KI-Systemen.

Ausschreibung für einen GPU-Server zum Trainieren und Nachtrainieren von KI-Modellen. Der Server wird inklusive Zubehör und Montage geliefert und muss datenschutzrechtliche sowie ethische KI-Anforderungen erfüllen.

Beschaffung von einem GPU-Server für das Trainieren und Nachtrainieren von KI-Modellen; Projekt Total-CBC BW

deen