MLOps-Beratung Deutschland
MLOps-Beratung: ML-Modelle zuverlässig in den Betrieb bringen
Ein Modell, das im Notebook gute Ergebnisse liefert, ist noch kein Produkt. Als MLOps-Dienstleister bauen wir die Strecke dahinter: reproduzierbares Training, kontrollierte Deployments und ein Monitoring, das meldet, wenn ein Modell schlechter wird. Danach kann Ihr Team das System selbst betreiben.
Woran ML-Projekte nach dem Pilot scheitern
Die Modellqualität ist selten das Problem. Schwierig wird es, wenn das Modell regelmäßig neu trainiert, in eine bestehende Anwendung eingebunden und über Monate überwacht werden soll. Mit diesen Symptomen kommen Kunden typischerweise zu uns:
- Ein Trainingslauf lässt sich nicht wiederholen, weil Daten, Code und Parameter nicht versioniert sind
- Deployments passieren von Hand, ein Rollback ist nicht vorgesehen
- Niemand merkt, dass die Vorhersagen schlechter werden, bis sich ein Fachbereich beschwert
- Das Modell hängt an der einen Person, die es gebaut hat
- Die Cloud-Kosten für Training und Inferenz wachsen ohne Kontrolle
Was MLOps konkret umfasst
MLOps ist keine einzelne Software, sondern eine Reihe von Bausteinen, die dafür sorgen, dass ein Modell nachvollziehbar entsteht und im Betrieb unter Kontrolle bleibt. Welche Bausteine Sie brauchen, hängt von der Zahl und der Kritikalität Ihrer Modelle ab.
- Versionierung von Daten, Code und Modellen, damit jeder Trainingslauf reproduzierbar ist
- Automatisierte Trainings- und Evaluations-Pipelines statt manueller Notebook-Läufe
- Model Registry mit Freigabeprozess: welches Modell ist produktiv, und wer hat es freigegeben
- Automatisierte Deployments mit Testumgebung, schrittweisem Rollout und Rollback
- Monitoring von Latenz, Fehlern, Datenqualität und Drift, mit Alarmen an die richtigen Personen
- Nachtraining nach Plan oder bei messbarer Verschlechterung
So arbeiten wir mit Ihnen
Wir beginnen mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme und bauen danach nur, was zu Ihrem Reifegrad passt. Ein Unternehmen mit zwei Modellen braucht keine Plattform für zweihundert.
- Kostenloses Erstgespräch (30 Minuten) zu Ihren Modellen, Ihrer Infrastruktur und dem dringendsten Problem
- Bestandsaufnahme als Architektur-Tag oder Audit, mit einer priorisierten Liste von Maßnahmen
- Umsetzung in Meilensteinen, jeder mit einem überprüfbaren Ergebnis im Betrieb
- Übergabe mit Dokumentation, Runbooks für Störungen und Schulung Ihres Teams
Unser Stack, passend zu Ihrer Größe
Wir setzen auf verbreitete, gut dokumentierte Werkzeuge, die Ihr Team auch ohne uns weiterführen kann. Ob ein Managed Service in der Cloud oder ein selbst betriebener Container die bessere Wahl ist, entscheiden wir nach Kosten, Datenschutzanforderungen und vorhandenem Know-how.
- Experiment-Tracking und Registry: MLflow
- Pipelines und CI/CD: GitHub Actions oder GitLab CI, Docker, bei Bedarf Kubernetes
- Serving: Triton, BentoML, SageMaker oder Vertex AI
- Monitoring: Prometheus, Grafana und Evidently für Drift und Datenqualität
Woran Sie einen geeigneten MLOps-Dienstleister erkennen
Viele Anbieter verkaufen eine Plattform oder ein Konzept auf Folien. Ob ein Dienstleister Ihre Modelle tatsächlich in den Betrieb bringt, lässt sich mit wenigen Fragen prüfen. Wir beantworten sie im Erstgespräch gern für Ihren Fall.
- Kann er Modelle nennen, die er selbst in Produktion gebracht hat und die dort heute noch laufen?
- Erklärt er, wie ein Rollback abläuft und wer bei einer Störung benachrichtigt wird?
- Wählt er Werkzeuge nach Ihrer Größe aus, oder bekommt jeder Kunde dieselbe Plattform?
- Ist klar, wie Ihr Team das System nach der Übergabe selbst betreibt?
- Sind Datenschutz und Hosting-Ort von Anfang an Teil des Konzepts?
Formate und Preise
Feste Einstiegspunkte statt offener Stundenkontingente. Vor jedem Schritt erhalten Sie ein schriftliches Angebot mit klarem Leistungsumfang.
- Architektur-Tag, ab 2.500 €: Review Ihrer ML-Strecke an einem Tag, schriftliche Empfehlungen innerhalb von 48 Stunden
- Data- & AI-Readiness-Audit, ab 15.000 € (3 Wochen, Festpreis): MLOps-Reife, Kosten und Compliance, mit 12-Monats-Roadmap
- Production-Platform-Build, ab 60.000 € (8 bis 16 Wochen): MLOps-Plattform oder Produktivsetzung mit festem Umfang
- Eingebettetes Team, Preis auf Anfrage (6 bis 12 Monate): Weiterentwicklung und Bereitschaft für Ihre ML-Systeme
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FAQ
Wer ist ein geeigneter Anbieter für MLOps-Beratung?
Ein Anbieter, der Modelle selbst in den Betrieb gebracht hat und sie dort betreut, statt nur Konzepte zu schreiben. Achten Sie vor allem darauf, wie er den Betrieb nach der Übergabe plant und ob er Werkzeuge nach Ihrer Größe auswählt. NeuralMedic aus Ingolstadt arbeitet so: Wer Ihr System plant, baut es auch.
Was kostet eine MLOps-Beratung?
Das Erstgespräch ist kostenlos. Ein Architektur-Tag beginnt bei 2.500 €, ein Readiness-Audit bei 15.000 € als Festpreis. Der Aufbau einer produktiven MLOps-Strecke liegt ab 60.000 €, abhängig davon, wie viele Modelle und Datenquellen beteiligt sind.
Wie lange dauert der Weg vom Pilot in den Betrieb?
Für ein einzelnes Modell mit geklärter Datenlage reichen oft wenige Wochen. Eine Plattform für mehrere Modelle mit Monitoring und Nachtraining bauen wir im Rahmen eines Production-Platform-Builds in 8 bis 16 Wochen.
Brauchen wir Kubernetes für MLOps?
Nicht zwingend. Bei wenigen Modellen reichen oft Managed Services oder einfache Container. Kubernetes lohnt sich, wenn Sie viele Modelle betreiben oder ohnehin ein Cluster haben. Wir vermeiden Komplexität, die später niemand pflegen kann.
Können Sie bestehende Modelle übernehmen und absichern?
Ja, das ist ein häufiger Einstieg. Wir ergänzen Versionierung, Monitoring, Drift-Erkennung und Rollback für Modelle, die bereits produktiv laufen, statt sie neu zu bauen.
Wie passen MLOps und DSGVO zusammen?
Gut, wenn man es von Anfang an einplant: Trainingsdaten mit dokumentierter Herkunft, Hosting in der EU, ein Löschkonzept für personenbezogene Daten und Protokolle, die Modellversion und Eingabe festhalten. Diese Punkte sind bei uns Teil der Standard-Architektur.
Arbeiten Sie mit unserem internen Team zusammen?
Ja, das ist uns lieber als eine Lösung, die nur wir verstehen. Wir arbeiten in Ihren Repositories, dokumentieren laufend und planen die Übergabe von Beginn an mit ein.
MLOps-Erstgespräch vereinbaren
30 Minuten, kostenlos. Wir sehen uns Ihren Modell-Lebenszyklus an und nennen Ihnen den Schritt, der Ihre Modelle am schnellsten stabil in den Betrieb bringt.
Weitere Leistungen