MLOps
und 24/7-Support
Wir sorgen dafür, dass Ihre Modelle im Alltag zuverlässig laufen. Wir überwachen, verbessern und greifen ein, wenn es nötig ist – auf Wunsch rund um die Uhr.
Unsere Leistungen im Betrieb
Verständlich, greifbar, wirksam – so unterstützen wir Ihr Team.
Pipelines & Deployment
Wir bauen saubere Abläufe: vom Training bis zur Veröffentlichung. Jede Version ist nachvollziehbar und schnell ausrollbar.
Überwachung & Alarmierung
Wir behalten Modelle und Daten im Blick: Qualität, Laufzeiten und Kosten. Bei Problemen melden wir uns aktiv.
Automatisches Retraining
Wenn sich Daten ändern, lernt das Modell erneut – geplant oder durch feste Auslöser. Erst nach Prüfung geht es live.
Infrastruktur-Betrieb
Wir betreiben Ihre Umgebung stabil und kosteneffizient – in der Cloud oder On-Premise.
Unser Tech-Stack
Bewährte Werkzeuge – damit Sie weniger Risiko und mehr Tempo haben.
Kubernetes & Docker
Solide Basis für skalierbare KI-Dienste.
Beispiele
MLflow & Kubeflow
Werkzeuge für Experimente, Versionen und Abläufe.
Beispiele
Prometheus & Grafana
Metriken und Dashboards – alles im Blick.
Beispiele
Apache Airflow
Steuert wiederkehrende Daten- und ML-Jobs.
Beispiele
TensorFlow Serving
Schnelles Ausliefern von Modellen.
Beispiele
AWS/Azure/GCP
Cloud-Bausteine nach Bedarf.
Beispiele
So arbeiten wir
Schritt für Schritt zu einem verlässlichen ML-Betrieb
Bestandsaufnahme
Wir schauen uns Systeme, Kosten, Sicherheit und Engpässe an – und sagen ehrlich, wo Sie schnell besser werden.
Pipelines einrichten
Training, Tests und Ausrollen werden automatisiert. Alles ist wiederholbar und dokumentiert.
Monitoring & Alarme
Wir messen, was wichtig ist – von Qualität bis Kosten. Probleme sehen wir früh und handeln.
Betrieb & Verbesserung
Wir bleiben dran: Support, Notfall-Pläne und regelmässige Optimierung, damit alles stabil läuft.
Häufige Fragen zu MLOps
Kurz, klar und ohne Fachjargon
Wie erkennen Sie Data- und Concept-Drift?
Wir vergleichen die aktuellen Daten mit der Ausgangsbasis, beobachten die Modellleistung und lösen bei Abweichungen Alarme aus. Bei Bedarf trainieren wir automatisch neu.
Wie läuft ein Rollback ohne Ausfall?
Neue Versionen gehen erst an einen kleinen Teil des Traffics. Passen die Werte nicht, schalten wir sofort auf die vorherige Version zurück.
Unterstützen Sie On-Prem & Multi-Cloud?
Ja. Wir arbeiten auf Kubernetes – in Ihrem Rechenzentrum oder in AWS, Azure und GCP.
Bereit für verlässliche MLOps?
Wir übernehmen Verantwortung für den Betrieb – damit sich Ihr Team auf das Produkt konzentrieren kann.