Leistung
Modellbetrieb & MLOps
Wir machen Modelle als Dienste für Ihre Anwendungen verfügbar. Dazu gehören Deployment, Lasttests, Monitoring und reproduzierbare Releases, abgestimmt auf Antwortzeiten, Zuverlässigkeit und Betriebskosten.
- 0 Fehler
- bei 25 gleichzeitigen Nutzern auf einer GPU, in einem aktuellen Projekt
- Geringere Kosten
- durch Batching, Quantisierung und passende GPUs
- Nachvollziehbar
- jedes Live-Modell mit Code und Daten verknüpft
Wobei wir helfen
- Das Modell läuft auf dem Laptop, bricht aber unter Last zusammen.
- Ihre GPU-Rechnung wächst schneller als Ihre Nutzerzahl.
- Releases laufen manuell, und niemand weiß genau, welches Modell live ist.
- Die Qualität lässt nach, und Sie erfahren es von Ihren Kunden.
Was Sie erhalten
Model Serving
Triton, TEI oder FastAPI Dienste mit Batching und Autoscaling.
CI/CD für Modelle
Automatische Tests, Qualitätsschwellen und reproduzierbare Releases.
Monitoring
Latenz, Fehler, Kosten und Qualität auf einem Dashboard.
Kostenoptimierung
Quantisierung, Batching und passend dimensionierte Hardware.
So gehen wir vor
Von der Analyse bis zur Übergabe.
Woche 1
Bestandsaufnahme
Wir messen den heutigen Stand: Latenz, Fehlerquote, Kosten pro Anfrage und den Ablauf von Releases.
Woche 1 bis 3
Paketieren und bereitstellen
Modelle ziehen in eine saubere Serving-Umgebung mit Batching, Health-Checks und Autoscaling um.
Woche 2 bis 4
Releases automatisieren
Tests und Qualitätsschwellen laufen bei jeder Änderung. Jedes Live-Modell lässt sich auf Code und Daten zurückführen.
Laufend
Überwachen und optimieren
Dashboards für Geschwindigkeit, Fehler, Kosten und Qualität, mit Alarmen, bevor Nutzer Probleme bemerken.
So starten Sie
Inferenz-Check
1 bis 2 Wochen, Festpreis
Wir testen Ihr aktuelles Setup unter Last, finden die Engpässe und liefern einen priorisierten Plan für mehr Tempo und weniger Kosten.
- Lasttest und Latenzbericht
- Kosten pro Anfrage im Detail
- Analyse der Engpässe
- Priorisierter Maßnahmenplan
Wann wir davon abraten.
Trifft einer dieser Punkte zu, sagen wir es Ihnen im ersten Gespräch.
- Ihr Volumen ist gering. Eine verwaltete API ist günstiger als eigene GPUs.
- Es gibt noch kein funktionierendes Modell. Starten Sie mit einem Proof of Concept.
- Ihr Cloud-Anbieter bietet den benötigten Betrieb bereits fertig an.
Typische Projekte
Typische Anwendungen.
- Skalierung einer Inferenz-API vor dem Launch
- Umstieg von einer gehosteten API auf selbst betriebene Modelle
- Kubernetes oder Docker-Umgebungen für ML-Teams
- Beschleunigung der Videoverarbeitung mit CUDA
Unsere Werkzeuge
Werkzeuge für Ihre Anforderungen.
Ihre bestehenden Systeme, Datenanforderungen und Betriebskosten bestimmen die Auswahl.
Docker · Kubernetes · NVIDIA Triton · Hugging Face TEI · GitHub Actions · Prometheus
Fragen zu dieser Leistung.
Brauchen wir Kubernetes?
Nicht immer. Viele Teams fahren mit einem einfacheren Docker-Setup besser. Wir wählen, was Ihr Team sicher betreiben kann.
Können Sie in unserem Cloud-Konto arbeiten?
Ja. Wir arbeiten in AWS, Google Cloud, Azure oder auf Ihren eigenen Servern und dokumentieren alles für Ihr Team.
Ist das nur etwas für große Modelle?
Nein. Dieselben Methoden helfen klassischen ML-Modellen, Vision-Modellen und LLMs gleichermaßen.
Was möchten Sie umsetzen?
Erzählen Sie uns, wo Ihr Projekt steht. Wenn sich KI für Sie nicht lohnt, sagen wir das.