MLOps Deutschland
MLOps: Modelle aus Notebooks in die Produktion bringen
Wir helfen Teams, ML-Modelle aus Notebooks in stabile Produktionssysteme zu bringen: reproduzierbar, beobachtbar und wartbar.
Typische Probleme, die wir lösen
Viele ML-Projekte bleiben im POC stecken, weil Ownership, Security, Deployment und Observability zu spät geklärt werden.
- Keine reproduzierbaren Trainingsläufe
- Kein klarer Production-Handoff
- Monitoring, Drift und Rollback fehlen
Unser MLOps-Stack
Wir wählen bewusst wartbare Komponenten, die Ihr Team langfristig betreiben kann, statt einer schwergewichtigen Plattform, die niemand übernimmt.
- MLflow, GitHub/GitLab CI, Docker, Kubernetes
- Triton, BentoML, SageMaker oder Vertex AI
- Prometheus/Grafana, Evidently und Runbooks
FAQ
Brauchen wir Kubernetes für MLOps?
Nicht zwingend. Wir dimensionieren die Plattform passend zu Ihrer Größe — Managed Serving oder Container reichen oft. Wir vermeiden Komplexität, die niemand pflegt.
Können Sie Monitoring für bereits produktive Modelle einrichten?
Ja. Wir ergänzen Drift-Erkennung, Performance-Monitoring, Alerting und Rollback-Pfade für bestehende Deployments.
Machen Sie Ihr ML produktionsreif
Buchen Sie einen Call — wir prüfen Ihren Modell-Lebenszyklus und schlagen eine konkrete MLOps-Roadmap vor.
Weitere Leistungen