MLOps und KI-Infrastruktur: Deployment, Monitoring, Drift-Erkennung und Skalierung produktiver Modelle. Damit KI im Betrieb verlässlich bleibt.
Ein Modell zu trainieren ist das eine. Es sicher, beobachtbar und wirtschaftlich zu betreiben, ist das andere.
Modelle wandern von Hand in den Betrieb, ohne Versionierung, ohne reproduzierbare Umgebung und ohne Weg zurück.
Ohne Überwachung von Daten- und Modell-Drift sinkt die Qualität unbemerkt, bis Nutzer oder Aufsicht es bemerken.
Fällt ein Modell aus oder verschlechtert sich, fehlt der schnelle, definierte Weg zurück zur letzten guten Version.
GPU- und Inferenzkosten laufen aus dem Ruder, wenn Auslastung, Autoscaling und Budgets nicht gesteuert werden.
Ohne Lineage, Zugriffsprotokoll und Zugriffskontrolle lässt sich unter EU AI Act, DSGVO und revDSG nichts belegen.
Was in der Analyseumgebung funktioniert, überlebt den Weg in den Betrieb nicht. Zwischen beiden Welten fehlt die Brücke.
Wir bauen die Abläufe, die Überwachung und die Governance, damit Ihre Modelle von Beginn an sicher, nachvollziehbar und wirtschaftlich laufen.
Wir bewerten Ihren Ist-Stand bei Deployment, Monitoring, Kosten und Compliance und definieren die Zielarchitektur.
Reproduzierbare Trainings- und Deployment-Pipelines mit Versionierung von Daten, Modellen und Umgebungen.
Überwachung, Erkennung von Qualitätsverlust, dokumentierte Datenherkunft und protokollierte Zugriffe. EU-AI-Act-konform, auf Wunsch mit Datenhaltung in der Schweiz.
Autoscaling, Canary-Rollouts, Rollback und laufende Kostenoptimierung für einen wirtschaftlichen Betrieb.
Der KI Sprint liefert Deployment, Monitoring und Übergabe in Ihrer Umgebung — fixer Umfang, fixer Preis.
KI Sprint ansehenAutomatisierte, reproduzierbare Abläufe vom Training bis in den Betrieb, mit Versionierung und definierten Freigaben.
Überwachung von Qualität, Latenz, Daten- und Modell-Drift mit Alarmen, bevor Nutzer es merken.
Canary-Rollouts, Blue-Green und Feature-Flags mit schnellem, definiertem Rollback.
Merkmale und Modelle an einem Ort verwaltet, mit dokumentierter Herkunft und Wiederverwendbarkeit.
Autoscaling, Right-Sizing und Budgetkontrolle für GPU- und Inferenzkosten in CHF und EUR.
Zugriffskontrolle, protokollierte Zugriffe und dokumentierte Datenherkunft, nachweisbar unter EU AI Act, DSGVO und revDSG.
Ein stufenweises Vorgehen: zuerst der dringendste Engpass im Betrieb, danach der Aufbau des vollständigen Lebenszyklus, damit Modelle auch lange nach dem Go-live zuverlässig bleiben.
Wir betreiben KI wie den Rest Ihrer Systeme: versioniert, beobachtbar, testbar und mit definiertem Rollback.
EU AI Act, DSGVO, revDSG, SOC 2 und ISO 27001 sind im Betriebsmodell verankert, auf Wunsch mit Datenhaltung in der Schweiz.
GPU- und Rechenkosten bleiben planbar: automatische Skalierung, passend dimensionierte Ressourcen und Budgets in CHF oder EUR.
Wir bauen auf AWS, Azure und GCP, passend zu Ihren Daten, Ihrer Latenz und Ihren regulatorischen Anforderungen.
Ihr Team besitzt die Pipelines und Betriebshandbüchern. Wir bauen Kompetenz auf, keine Abhängigkeit.
Verantwortung und Vertragspartner in der Schweiz, Engineering-Teams in Indien mit Überlappung zur CET-Kernarbeitszeit für die tägliche Abstimmung.
Reproduzierbare Trainings- und Deployment-Pipelines, Versionierung von Daten und Modellen, Monitoring inklusive Drift-Erkennung, Deployment-Strategien mit Rollback, Kostenkontrolle und eine unter EU AI Act, DSGVO und revDSG nachweisbare Governance.
Ja. Wir arbeiten anbieterunabhängig auf AWS, Azure, GCP oder in gemischten Umgebungen. Auf Wunsch mit Datenhaltung in der Schweiz oder der EU.
Über FinOps-Praktiken: Autoscaling, Right-Sizing von GPU-Ressourcen, Caching, Routing zwischen Modellen und laufendes Kosten-Monitoring mit Budgets in CHF und EUR.
Über kontinuierliches Monitoring von Qualität, Latenz sowie Daten- und Modell-Drift. Bei Abweichungen lösen wir Alarme aus und ermöglichen einen schnellen, definierten Rollback zur letzten guten Version.
Durch Lineage, Zugriffsprotokolls, Zugriffskontrolle und dokumentierte Modell-Governance. So bleiben Datenherkunft und Entscheidungen nachvollziehbar, was die Grundlage für regulatorische Nachweise ist.
