Modelle ausliefern
Modelle als schnelle, skalierbare APIs oder Batch-Jobs betreiben, mit Updates ohne Ausfallzeit.
Daten & Infrastruktur
MLOps & Cloud-Infrastruktur
Vom Notebook zum Dienst, auf den Ihr Geschäft bauen kann.
Versionierte Modelle, automatisches Nachtraining, Monitoring und eine vernünftige Cloud-Rechnung – die Technik, die ein Modell auch im zwölften Monat genau hält, nicht nur am Tag der Demo.
Modelle nützen erst im Produktivbetrieb.
MLOps ist die technische Praxis, die Machine Learning auch nach der ersten Demo am Laufen hält: versionierte Daten und Modelle, automatisierte Trainings-Pipelines, zuverlässiges Deployment und ein Monitoring, das bemerkt, wenn die Genauigkeit nachlässt, weil sich die Welt verändert hat. Das ist der Unterschied zwischen einem Modell, das einmal beeindruckt hat, und einem, auf das sich Ihr Geschäft verlässt.
Wir richten Infrastruktur passend zu Ihrem Bedarf ein – eine einzelne, gut überwachte API für ein Modell oder eine komplette Plattform für ein Team, das viele Modelle ausliefert – auf AWS, Google Cloud, Azure oder Ihren eigenen Servern, mit Blick auf Zuverlässigkeit, Sicherheit und die monatliche Rechnung.
MLOps & Cloud-Infrastruktur
Was wir anbieten
Trainings-Pipelines
Reproduzierbares, automatisiertes Training mit versionierten Daten, versioniertem Code und versionierten Modellen.
Monitoring & Drift-Erkennung
Latenz, Fehler, Genauigkeit und Daten-Drift im Blick, mit Warnungen, bevor Nutzer etwas merken.
Cloud-Architektur
Sichere, skalierbare Infrastruktur auf AWS, GCP oder Azure, vollständig als Code beschrieben.
GPU- & Kostenoptimierung
Passend dimensionierte Rechenleistung, Spot-Instanzen und Modelloptimierung senken die Kosten pro Vorhersage.
Betrieb im eigenen Rechenzentrum
Modelle laufen in Ihrem eigenen Netz, wenn Daten es nicht verlassen dürfen.
Wann es passt
- Sie haben Modelle, die im Notebook funktionieren, aber nicht im Produktivbetrieb
- Eine neue Modellversion auszurollen ist Handarbeit, langsam oder riskant
- Niemand merkt es, wenn die Genauigkeit eines Modells nachlässt
- Ihre Cloud- oder GPU-Rechnung wächst schneller als die Nutzung
So arbeiten wir
- 01BestandsaufnahmeWie Modelle heute trainiert, ausgeliefert und überwacht werden – und wo das bricht oder zu viel kostet.
- 02Pipelines aufsetzenReproduzierbares Training und Deployment mit versionierten Daten, versioniertem Code und versionierten Modellartefakten.
- 03ÜberwachungDashboards und Warnungen für Latenz, Fehler, Vorhersagequalität und Daten-Drift.
- 04Kosten & Stabilität feinjustierenAutoscaling, passend dimensionierte Instanzen und schlankere Modelle überall dort, wo die Genauigkeit es zulässt.
Technologie
Unsere Werkzeuge für MLOps & Cloud-Infrastruktur
- AWS
- Google Cloud
- Azure
- Docker
- Kubernetes
- Terraform
- MLflow
- GitHub Actions
Häufige Fragen
Mit welchen Cloud-Anbietern arbeiten Sie?
Mit AWS, Google Cloud und Microsoft Azure sowie mit Servern vor Ort. Unsere Empfehlung richtet sich nach Ihrem bestehenden Aufbau, dem Speicherort der Daten und den Kosten.
Können Sie ein Modell übernehmen, das ein anderes Team gebaut hat?
Ja. Wir sehen uns Modell und Code an und bauen dann Deployment, Monitoring und Nachtraining darum herum – oder sagen Ihnen, wenn es zuerst überarbeitet werden muss.
Wie halten Sie die Infrastrukturkosten im Griff?
Indem wir die Rechenleistung an der tatsächlichen Last ausrichten, automatisch skalieren, wo es vertretbar ist günstigere Instanztypen nutzen und Modelle kleiner und schneller machen, wo es möglich ist.
Nächster Schritt
Erzählen Sie uns, was Sie bauen möchten.
Eine kostenlose 30-minütige Beratung mit einem Ingenieur — unverbindlich, Antwort innerhalb eines Werktags.
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