AI-Infrastruktur & LLMOps

Managed AI Services

KI-Systeme driften auf eine Weise, wie es herkömmliche Software nicht tut: Anbieter ändern Modelle, Inhalte veralten, Kosten bewegen sich mit der Nutzung. Wir betreiben sie, überwachen Qualität statt nur Verfügbarkeit und verbessern sie fortlaufend.

Ihre AI-Initiative besprechen Leistungen

Die geschäftliche Herausforderung

Es wurde geliefert, und dann gehörte es niemandem

Projekte enden und Systeme laufen weiter. Ohne benannte Verantwortung und echte Überwachung erodiert die Qualität still: ein Anbieterupdate verschiebt das Verhalten, ein Index frischt nicht mehr auf, Kosten schleichen nach oben. Nichts alarmiert, weil die Verfügbarkeitsüberwachung sagt, alles sei in Ordnung. Das System wird still aufgegeben, lange bevor es jemand formal außer Betrieb nimmt.

Was wir tun

Gegen vereinbarte Service-Level betreiben

Wir überwachen die Antwortqualität fortlaufend gegen eine Evaluationssuite, nicht nur die Verfügbarkeit. Die Kosten werden erfasst und zugeordnet, und das Routing wird nachjustiert, wenn sich Nutzungsmuster ändern. Modell- und Prompt-Änderungen durchlaufen vor der Freigabe eine Evaluation. Vorfälle haben einen Reaktionsweg, und Verbesserungsarbeit wird geplant statt reaktiv erledigt. Alles läuft in Ihrer Umgebung, und Sie können es jederzeit zurücknehmen.

Managed AI Services

Leistungsumfang

AI System Monitoring
Agent Monitoring
Model Monitoring
Continuous Evaluation
Incident Management
Managed LLMOps

Typische Anwendungsfälle

Ein produktives KI-System betreiben, für das Sie kein eigenes Team haben.
Qualitäts- und Kostenüberwachung zu Systemen ergänzen, die nur Verfügbarkeitsalarme haben.
Die Zeit zwischen Übergabe und der Einsatzbereitschaft eines internen Teams überbrücken.
Evaluation und Routing aktuell halten, während sich Modelle und Preise ändern.

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

Wir betreiben, was wir bauen

Zu wissen, dass ein System an uns zurückkommt, prägt, wie es gebaut wird: instrumentiert, dokumentiert und wiederherstellbar. Es bedeutet auch, dass die Verbesserungsarbeit davon geprägt ist, es scheitern gesehen zu haben.

Ausgewählte Kunden

Häufige Fragen

Was wird tatsächlich überwacht?

Die Antwortqualität gegen eine Evaluationssuite, die Gesundheit des Abrufs, Latenz, Fehlerquoten, Kosten je Funktion und Drift in den Nutzungsmustern. Die Verfügbarkeit ist das am wenigsten interessante Signal.

Können Sie etwas betreiben, das Sie nicht gebaut haben?

Ja, nach einer Bestandsaufnahme. Meist müssen wir zuerst Instrumentierung und eine Evaluationssuite ergänzen, weil die meisten Systeme ohne beides ankommen.

Binden wir uns damit an Sie?

Nein. Alles läuft in Ihrer Umgebung, in Ihren Repositories, dokumentiert. Die Übergabe an Ihr eigenes Team ist ein geplanter Übergang und keine Neuverhandlung.

Wie ist das kaufmännisch geregelt?

Als monatliche Vereinbarung gegen vereinbarte Service-Level und einen definierten Systemumfang, wobei Verbesserungsarbeit in Zyklen geplant und nicht als Vorfall abgerechnet wird.

Verwandte Kompetenzen

AI-Infrastruktur & LLMOps

LLMOps

Sprachmodelle deployen, überwachen, evaluieren und kostenseitig steuern, sobald echter Traffic anliegt.

Mehr erfahren

AI-Infrastruktur & LLMOps

MLOps

Lifecycle-Management für Machine Learning: Deployment, Monitoring, Retraining und CI/CD.

Mehr erfahren

AI-Infrastruktur & LLMOps

AI-Infrastruktur

Gateways, Routing, Caching und Failover, damit die Modellwahl Konfiguration bleibt, keine Architektur.

Mehr erfahren

Ihre AI-Initiative besprechen

Wir betreiben, überwachen und verbessern die AI-Systeme, die bereits Ihre Produktivlast tragen.

Mit einem AI-Experten sprechen AI-Assessment starten