AI-Infrastruktur & LLMOps

MLOps

Prognose, Scoring, Klassifizierung und Anomalieerkennung tragen in den meisten Unternehmen mehr Produktivlast als alles Generative. Wir bauen den Lebenszyklus darum herum: Deployment, Überwachung, Nachtraining und Rückfall.

Ihre AI-Initiative besprechen Leistungen

Die geschäftliche Herausforderung

Welches Modell entschieden hat, lässt sich nicht feststellen

Modelle werden aus einem Notebook ausgeliefert, von Hand nachtrainiert und über den Dateinamen versioniert. Sechs Monate später kann niemand sagen, welche Fassung eine bestimmte Entscheidung erzeugt hat, mit welchen Daten sie trainiert wurde oder ob sie noch taugt. Für alles, wonach eine Aufsicht oder eine Prüfung fragen könnte, ist das kein Problem technischer Schulden, sondern ein Risiko.

Was wir tun

Den Lebenszyklus langweilig machen

Modelle werden zusammen mit den Daten und dem Code versioniert, die sie erzeugt haben, über eine Pipeline statt von Hand ausgeliefert und hinter einer stabilen Schnittstelle bereitgestellt. Leistung und Eingabeverteilung werden überwacht, sodass Drift erkannt und nicht aus Geschäftszahlen erschlossen wird. Nachtraining läuft geplant oder ausgelöst, wird gegen einen zurückgehaltenen Satz evaluiert und nur befördert, wenn es das Laufende schlägt. Der Rückfall ist ein Routinevorgang.

MLOps

Leistungsumfang

ML Deployment
Model Lifecycle Management
Monitoring
Retraining
CI/CD for ML
Model Registries

Typische Anwendungsfälle

Modelle, die aus Notebooks laufen, in eine geregelte Deployment-Pipeline überführen.
Drift bei Modellen erkennen, deren Leistung derzeit niemand verfolgt.
Reproduzierbarkeit für Modelle herstellen, die regulierte Entscheidungen stützen.
Ein Nachtraining automatisieren, das heute eine manuelle Aufgabe ist, an die sich jemand erinnern muss.

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

Das ist gewöhnliche Ingenieurarbeit, angewandt auf Modelle

Versionierung, Pipelines, Überwachung und Rückfall sind in der Software gelöste Probleme; sie werden auf Modelle nur uneinheitlich angewandt, weil Modelle über die Data Science und nicht über die Entwicklung kamen. Wir bringen die Ingenieursdisziplin mit, ohne das zu verwerfen, was das Data-Science-Team gebaut hat.

Ausgewählte Kunden

Häufige Fragen

Brauchen wir eine eigene MLOps-Plattform?

Oft nicht. Ihre bestehende CI/CD, Ihre Container-Plattform und Ihr Beobachtbarkeits-Stack decken das meiste ab, ergänzt um ein Modellregister. Eine eigene Plattform verdient ihren Platz bei großem Umfang, nicht bei drei Modellen.

Wie oft sollten Modelle nachtrainiert werden?

Wenn Leistung oder Eingabeverteilung es sagen, nicht nach dem Kalender. Geplantes Nachtraining ohne Evaluation ist der Weg, auf dem ein schlechteres Modell in Produktion gelangt.

Was ist mit Reproduzierbarkeit?

Modellversion, Version der Trainingsdaten, Codeversion und Hyperparameter werden gemeinsam erfasst. Ohne das lässt sich die Frage einer Aufsicht zu einer vergangenen Entscheidung nicht ehrlich beantworten.

Kann das neben unserer generativen Arbeit bestehen?

Es sollte. Dasselbe Register, dieselbe Pipeline und dieselbe Beobachtbarkeit bedienen beides, und sie als getrennte Bestände zu behandeln verdoppelt Kosten und zersplittert die Governance.

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