MLOps Deutschland
MLOps: Modelle aus Notebooks in die Produktion bringen
Wir helfen Teams, ML-Modelle aus Notebooks in stabile Produktionssysteme zu bringen: reproduzierbar, beobachtbar und wartbar.
Typische Probleme, die wir lösen
Viele ML-Projekte bleiben im POC stecken, weil Ownership, Security, Deployment und Observability zu spät geklärt werden.
- Keine reproduzierbaren Trainingsläufe
- Kein klarer Production-Handoff
- Monitoring, Drift und Rollback fehlen
Unser MLOps-Stack
Wir wählen bewusst wartbare Komponenten, die Ihr Team langfristig betreiben kann, statt einer schwergewichtigen Plattform, die niemand übernimmt.
- MLflow, GitHub/GitLab CI, Docker, Kubernetes
- Triton, BentoML, SageMaker oder Vertex AI
- Prometheus/Grafana, Evidently und Runbooks
FAQ
Brauchen wir Kubernetes für MLOps?
Nicht zwingend. Wir dimensionieren die Plattform passend zu Ihrer Größe, Managed Serving oder Container reichen oft. Wir vermeiden Komplexität, die niemand pflegt.
Können Sie Monitoring für bereits produktive Modelle einrichten?
Ja. Wir ergänzen Drift-Erkennung, Performance-Monitoring, Alerting und Rollback-Pfade für bestehende Deployments.
Machen Sie Ihr ML produktionsreif
Buchen Sie einen Call, wir prüfen Ihren Modell-Lebenszyklus und schlagen eine konkrete MLOps-Roadmap vor.
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