MLOps-Beratung
Wir sorgen dafür, dass Ihre Modelle im Betrieb zuverlässig bleiben: mit automatisierten Pipelines, Monitoring und Nachtraining.
Warum Modelle nach dem Go-live scheitern
Viele Modelle funktionieren beim Start gut und verlieren danach unbemerkt an Qualität. Die Ursachen sind fast immer dieselben: Die Daten im Betrieb verändern sich, niemand überwacht die Vorhersagen, Updates hängen an einer Person und an manuellen Skripten, und im Fehlerfall weiß niemand, welche Daten und welcher Code ein Modell erzeugt haben.
MLOps löst diese Probleme mit wiederholbaren Abläufen und passenden Werkzeugen, angepasst an die Zahl der Modelle, die Sie betreiben.
LLMOps
Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle brauchen eigene Betriebsabläufe. Prompts verändern das Verhalten so stark wie Code, Anbieter aktualisieren ihre Modelle und die Kosten wachsen mit jedem Aufruf.
LLMOps umfasst die Versionierung von Prompts und Konfigurationen, die Bewertung jeder Änderung an einem festen Testsatz, die Protokollierung von Ein- und Ausgaben sowie die Erfassung von Kosten und Antwortzeiten je Funktion. So können Sie Modelle wechseln, ohne die Kontrolle über die Qualität zu verlieren.
Unsere MLOps-Leistungen
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Reifegrad-Analyse
Ein klares Bild Ihrer heutigen Praxis und der wichtigsten Lücken.
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CI/CD für Modelle
Automatisierte Tests, Paketierung und Bereitstellung mit versionierten Daten, Code und Konfiguration.
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Modellregister
Ein Ort für jede Modellversion mit Trainingsdaten, Kennzahlen und Freigabestatus.
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Monitoring
Überwachung von Vorhersagequalität, Datendrift, Latenz und Kosten mit Alarmen.
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Nachtraining
Geplante oder ausgelöste Pipelines, die ein neues Modell testen, bevor es das alte ersetzt.
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Governance und Betrieb
Modelldokumentation und auf Wunsch laufende Betreuung im Betrieb.
Häufige Fragen
Was ist MLOps?
Methoden und Werkzeuge, mit denen Modelle wiederholbar bereitgestellt, überwacht und aktualisiert werden, ähnlich wie DevOps für Software.
Brauchen wir MLOps schon für ein Modell?
Auch ein einzelnes Modell braucht Monitoring und einen Weg zum Nachtraining. Wir passen den Umfang an das an, was Sie betreiben.
Modelle, die im Betrieb zuverlässig bleiben
Zeigen Sie uns, wie Sie Modelle heute bereitstellen. Wir nennen die wichtigsten Lücken und den nächsten Schritt.