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Modellentwicklung & Versionierung
Modelle, Datenzustände und Parameter werden versioniert, sodass ein Ergebnis auch Monate später reproduzierbar bleibt – und wenn jemand es nachvollziehen muss.
MLOps
Wir bringen ML- und LLM-Systeme in Produktion und halten sie dort am Laufen – in fünf Phasen von der Entwicklung bis zum Monitoring.
Compliance begleitet den gesamten Prozess, mit kontinuierlichen Nachweisen für DSGVO und den AI Act. Betrieben auf Kubernetes, end-to-end gemessen.
VERTRAUT VON ENGINEERING-TEAMS BEI:
Was ist MLOps?
MLOps ist das, was ein Modell aus dem Notebook heraus- und in der Produktion am Laufen hält. Wir setzen es in fünf Phasen um: Entwicklung und Versionierung, Data Engineering, Deployment und CI/CD, Infrastruktur sowie Monitoring und Wartung.
Das gilt für klassisches ML ebenso wie für LLMs und Vision-Language-Modelle. Compliance läuft parallel dazu, mit kontinuierlichen Nachweisen für die DSGVO und den AI Act, sodass Datenschutz Teil des täglichen Betriebs ist und nicht erst kurz vor einem Audit zur Hektik führt. Betrieben auf Kubernetes, gemessen mit LangFuse.
Modell-Deployment & CI/CD
Der Weg vom Modell in die Produktion läuft über CI/CD: reproduzierbar, versioniert und durch klare Freigabeschritte gesichert – ohne fehleranfällige manuelle Deployments.
Modell-Monitoring & Wartung
Wir überwachen Qualität, Verfügbarkeit und Datenverteilung im Betrieb und schlagen Alarm bei Data- oder Model-Drift, bevor Ihre Nutzer es bemerken. Dasselbe Monitoring liefert die laufenden Nachweise für DSGVO und den AI Act.
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Vorteile eines iits AI Teams
KI lohnt sich erst, wenn sie echte Arbeit leistet – sicher, innerhalb der Systeme, die Sie bereits betreiben. Das erhalten Sie, wenn Sie sie mit uns aufbauen.
Projektanfrage- Erkenntnisse aus Wissenschaft und IndustrieGemeinsame Forschung mit der TU Dortmund und dem Fraunhofer IML, mit nachgewiesenen Ergebnissen.
- Verständnis statt VoodooWir führen Sie Schritt für Schritt zur richtigen Lösung – ohne Magie.
- Passt zu Ihrer CloudRobuste, nachhaltige Lösungen, die sich in die Cloud-Infrastruktur einfügen, die Sie bereits betreiben.
- Sie behalten die KontrolleModerne Interfaces geben Ihnen einen klaren Überblick darüber, was die KI tut, und die Steuerungsmöglichkeiten dazu.
- Transparente MetrikenEhrliche Zahlen zur Performance unserer Modelle – nichts wird einfach geglaubt.
Wie ein Modell in Produktion kommt
- Schritt 01
Daten & Modell versionieren
Modelle, Datenzustände und Parameter werden versioniert, sodass ein Ergebnis auch Monate später reproduzierbar bleibt.
- Schritt 02
Deployment automatisieren
Der Weg vom Modell in die Produktion läuft über CI/CD – mit klaren Freigabeschritten statt manuellem Deployment.
- Schritt 03
Infrastruktur bereitstellen
Die Services laufen auf Kubernetes. Wir übernehmen Skalierung, GPU-Ressourcen und die Anbindung an Ihre bestehende Cloud.
- Schritt 04
Monitoring & Wartung
Wir überwachen Qualität, Verfügbarkeit und Datenverteilung und schlagen sofort Alarm, wenn Data- oder Model-Drift auftritt.
Our Work
SoftwareentwicklungVertragsmanagement-System für BreitbanddiensteDie Entwicklung eines zentralen, revisionssicheren Vertragsmanagement-Systems für den Glasfaserausbau, einschließlich transparenter Dokumentenablage, Fristenverfolgung und eines KPI-Dashboards.Den ganzen Case lesen
SoftwareentwicklungWebbasiertes Auftragsmanagement für BaustellenDie Transformation einer alten Desktop-Anwendung in eine moderne Webplattform, einschließlich funktionaler Erweiterungen.Den ganzen Case lesen
Bereiche, in denen wir unterstützen
MLOps beweist seinen Wert überall dort, wo Modelle zuverlässig laufen müssen – nicht nur einmalig. Hier sind einige Bereiche, in denen wir sie im Betrieb halten.
Energie & Versorgung
Prognose- und Anomalieerkennungsmodelle, die in der Produktion präzise und überwacht bleiben.
Fertigung & Logistik
Vision- und Predictive-Modelle, die zuverlässig in der Linie laufen und bei veränderten Bedingungen neu trainiert werden.
Finanzen & Versicherungen
Modelle, die unter strikten Audit- und Compliance-Anforderungen betrieben werden – mit vollständiger Nachvollziehbarkeit.
Telekommunikation
Modelle, die im gesamten Netzwerk im großen Maßstab dienen, auf Drift überwacht und compliant gehalten werden.
Womit wir bauen.
Der Stack, auf dem diese Systeme bei uns laufen.
BETRIEB & CI/CD
- Kubernetes
- GitLab CI
- vLLM
OBSERVABILITY
- LangFuse
- Prometheus
- Grafana
Lassen Sie uns über Ihre Abläufe sprechen.
Starten Sie mit einer unverbindlichen Projektanfrage, und unser Team zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Modelle in Produktion bringen, am Laufen halten und compliant betreiben.