Modelle sind Einzel-Skripte
Training läuft manuell auf dem Laptop eines Data Scientists. Kein Versionierung, kein Tracking, kein reproduzierbares Ergebnis. Beim nächsten Training ist unklar, was sich geändert hat.
MLOps Beratung: ML-Modelle zuverlässig in Produktion bringen und betreiben.
Wir bauen MLOps-Pipelines, die euren Machine-Learning-Workflow von Experiment bis Produktion automatisieren: Training, Versionierung, Deployment und Monitoring.
- Automatisierte Training-Pipelines: kein manuelles Skript mehr.
- Modell-Registry: jede Version nachvollziehbar, jeder Rollback möglich.
- Model-Serving auf Kubernetes: skalierbar, überwacht, produktionsreif.
Was ihr nach dem Assessment habt
Klares Bild: Was blockiert euren Weg von Experiment zu Produktion – und wie lösen wir das typischerweise in 10 Arbeitstagen?
- Aktueller ML-Workflow analysiert und bewertet
- Tool-Empfehlung: welcher MLOps-Stack passt zu euch
- Roadmap: von Notebook zu produktionsreifer Pipeline
Warum ML-Modelle nie in Produktion ankommen
Data Science und Software-Engineering sprechen oft unterschiedliche Sprachen. MLOps überbrückt die Lücke.
Deployment ist ein Handoff-Problem
Data Science übergibt ein Pickle-File an Engineering. Engineering weiß nicht, wie es deployt werden soll. Das Modell liegt wochenlang in der Schublade.
In Produktion läuft das Modell blind
Niemand weiß, wie das Modell in Produktion performt. Kein Monitoring, kein Data-Drift-Alarm, kein automatisches Retraining. Qualität verschlechtert sich unbemerkt.
MLOps-Stack: von Experiment bis Produktion
Automatisierte Pipelines, die Data Science und Engineering verbinden.
Training-Pipeline & Experiment-Tracking
Automatisiertes Training, Hyperparameter-Tracking, Experiment-Vergleiche und Modell-Registry. Jeder Trainingslauf ist reproduzierbar und versioniert.
- MLflow für Experiment-Tracking und Registry
- Kubeflow oder Argo Workflows für Training-Pipelines
- DVC für Daten- und Modell-Versionierung
Model-Serving & Deployment
Modelle produktionsbereit deployen: REST-API, Batch-Inference oder Streaming – skalierbar auf Kubernetes, mit automatischem Rollback.
- BentoML oder Seldon für Model-Serving
- Deployment via ArgoCD auf Kubernetes
- A/B-Testing und Canary-Deployments für Modelle
Model-Monitoring & Retraining
Modell-Performance und Data-Drift kontinuierlich überwachen. Automatisches Retraining-Triggering wenn Qualität sinkt.
- Evidently AI für Data- und Concept-Drift
- Prometheus-Metriken für Inference-Performance
- Automatische Retraining-Pipelines
Fragen zu MLOps
- Was ist MLOps – und brauchen wir das?
- MLOps überträgt DevOps-Prinzipien auf ML-Workloads: automatisierte Training-Pipelines, Modell-Versionierung, Deployment und Monitoring. Wenn ihr Modelle nicht zuverlässig in Produktion betreiben könnt – dann braucht ihr MLOps.
- Welche MLOps-Tools nutzt ihr?
- MLflow für Experiment-Tracking, BentoML oder Seldon für Model-Serving, Kubeflow oder Argo Workflows für Training-Pipelines, DVC für Daten-Versionierung. Der Stack richtet sich nach eurem Team und eurer Cloud-Umgebung.
- Können wir MLOps auf Kubernetes betreiben?
- Ja – und das ist oft die beste Wahl. Kubernetes ermöglicht GPU-Scheduling, horizontales Scaling für Inference und eine einheitliche Infrastruktur. Wir richten MLOps-Stacks auf EKS, GKE oder AKS ein.
- Wie lange dauert der Aufbau einer MLOps-Pipeline?
- Eine erste funktionsfähige Pipeline mit Training, Modell-Registry und Serving dauert 10–20 Arbeitstage. Der genaue Scope hängt von eurer bestehenden Infrastruktur ab.
Modelle endlich in Produktion bringen?
Assessment anfragen – wir analysieren euren ML-Workflow und zeigen, was typischerweise in 10 Arbeitstagen möglich ist.