AI-Infrastruktur & LLMOps

LLMOps

Ein Sprachmodell in Produktion ist eine Abhängigkeit, die Sie nicht kontrollieren, pro Nutzung bepreist, deren Verhalten sich außerhalb Ihres Releasezyklus ändert. Wir bauen das Deployment, die Evaluation, die Überwachung und die Kostenkontrolle, die das beherrschbar machen.

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Die geschäftliche Herausforderung

Die Qualität driftet und niemand schaut hin

Herkömmliche Überwachung beantwortet, ob der Dienst geantwortet hat, nicht, ob die Antwort taugte. Also verschlechtert sich Qualität unsichtbar: ein Anbieter aktualisiert ein Modell, eine Prompt-Änderung hat eine Nebenwirkung, der Abruf veraltet. Das erste Signal ist meist eine Kundenbeschwerde. Bei den Kosten läuft es genauso: sie erscheinen als überraschende Rechnung, ohne Zuordnung zu der Funktion, die sie verursacht hat.

Was wir tun

Qualität und Kosten als erstrangige Signale messen

Wir setzen eine Evaluationssuite in die Deployment-Pipeline, sodass eine Prompt- oder Modelländerung vor der Auslieferung bewertet wird und danach fortlaufend. Prompts werden wie Code versioniert. Traces erfassen Eingaben, abgerufenen Kontext, Werkzeugaufrufe und Ausgaben, sodass sich jede Antwort rekonstruieren lässt. Die Kosten werden je Funktion und Team zugeordnet, mit einem Routing, das Routineverkehr auf günstigere Modelle schickt und nur eskaliert, was es braucht.

LLMOps

Leistungsumfang

LLM Deployment
LLM Monitoring
Evaluation Pipelines
Prompt Management
Observability
Routing
Cost Monitoring

Typische Anwendungsfälle

Evaluationsschranken einziehen, sodass eine Prompt-Änderung nicht ohne Bewertung ausgeliefert werden kann.
Inferenzausgaben der Funktion und dem Team zuordnen, die sie verursachen.
Qualitätsverschlechterung erkennen, nachdem ein Anbieter ein Modell aktualisiert hat.
Kosten senken, indem Routineverkehr auf ein kleineres Modell mit Eskalation geleitet wird.

Unser Vorgehen

Bewerten

Die Randbedingungen klären: Residenz, Latenz, Kosten und was bereits läuft.
Architektur

Gateway, Routing, Caching und Failover entwerfen, damit die Anbieterwahl umkehrbar bleibt.
Instrumentieren

Observability, Evaluation und Kostenzuordnung einrichten, bevor Traffic anliegt.
Betreiben

Gegen vereinbarte Service Level betreiben, mit zyklischer Kapazitäts- und Kostenprüfung.

Technologie

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sicherheit & Governance

Wo Daten verarbeitet werden dürfen, ist Konfiguration statt Annahme: Modelle können in Ihrer Cloud-Tenancy oder auf eigener Hardware laufen, wo Residenz oder Isolation dies verlangen. Traffic über das Gateway wird authentifiziert, einem Team zugeordnet und protokolliert.

Independently audited against

Zusammenarbeitsmodelle

AI-Projekt

Wir übernehmen Verantwortung für Konzeption und Umsetzung einer definierten AI-Lösung.

Dediziertes AI-Team

Langfristige, dedizierte Engineering-Kapazität, zugeschnitten auf Ihren Stack und Ihr Liefermodell.

Managed AI

Wir betreiben, überwachen und verbessern produktive AI-Systeme kontinuierlich.

Warum TeamExtension.ai

Für uns ist die Evaluation das Freigabekriterium

Die meisten Teams evaluieren einmal vor dem Start und verlassen sich danach auf Beschwerden. Fortlaufende Evaluation gegen einen beschrifteten Satz ist der Unterschied zwischen Qualität kennen und Qualität hoffen. Sie ist zugleich der einzige Weg, einen Modellwechsel zur Routine statt zum Schreckensmoment zu machen.

Ausgewählte Kunden

Häufige Fragen

Wie evaluiert man etwas ohne eine einzige richtige Antwort?

Mit Kriterien statt exakter Übereinstimmung: war es in der abgerufenen Quelle verankert, hat es beantwortet, was gefragt war, hat es darauf verzichtet, Unbelegtes zu behaupten. Bewertet von einem Modell anhand eines Rasters, mit menschlicher Prüfung an einer Stichprobe, damit der Bewerter ehrlich bleibt.

Was kostet die Beobachtbarkeit?

Deutlich weniger als die Ausgaben, die sie vermeiden hilft. Allein die Kostenzuordnung findet im ersten Monat typischerweise einen zweistelligen Prozentanteil an Verschwendung, meist aus Prompts, die mehr Kontext senden als nötig.

Lässt sich das auf bereits laufende Systeme nachrüsten?

Ja, und das ist der Regelfall. Zuerst kommt die Instrumentierung, die meist das Qualitäts- und Kostenbild sichtbar macht, das niemand hatte, danach folgen Evaluation und Routing.

Welche Werkzeuge nutzen Sie?

OpenTelemetry für Tracing, damit die Daten Ihnen gehören, mit Ihrem bestehenden Beobachtbarkeits-Stack als Ziel. Plattformen, die Ihre Traces als Geisel nehmen, meiden wir.

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