MLOps & Model Deployment

Modelle reproduzierbar deployen, überwachen und weiterentwickeln.

MLOps-Strukturen für Versionierung, Tests, Deployment, Monitoring und kontrollierte Modellaktualisierung.

Herausforderung

Ein Modell ist noch kein Produkt

Produktive KI benötigt reproduzierbare Builds, Daten- und Modellversionen, Quality Gates, Monitoring und klare Rollback-Prozesse. Wir schaffen die technische Grundlage dafür.

Leistungen

check_circleExperiment Tracking

check_circleDataset- und Modellversionierung

check_circleCI/CD für ML

check_circleModel Registry

check_circleBatch- und Online-Inferenz

check_circlePerformance- und Drift-Monitoring

check_circleQuality Gates

check_circleRollback und Retraining

Projektphasen

Systemaudit

Zielarchitektur

Automatisierung

Deployment

Monitoring & Betrieb

Lieferumfang

task_altMLOps-Architektur

task_altAutomatisierte Build- und Release-Pipeline

task_altMonitoring und Alarmierung

task_altBetriebs- und Rollback-Dokumentation

FAQ

Ist MLOps nur für große Unternehmen?

Nein. Auch kleinere Teams profitieren von reproduzierbaren Releases und klarer Modellversionierung.

Welche Cloud wird unterstützt?

Die Architektur kann an AWS, andere Cloud-Umgebungen oder lokale Infrastruktur angepasst werden.

Können bestehende Skripte übernommen werden?

Ja, wir prüfen vorhandene Trainings- und Inferenzskripte und strukturieren sie schrittweise.

MLOps-Struktur planen

Beschreiben Sie aktuelle Modelle, Deployment-Prozess und operative Probleme.

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