Gute Modelle scheitern ohne gutes Plumbing. Unsere MLOps-Blueprints standardisieren Datenversionierung, Training, Tests und Deployment, damit aus Experimenten stabile Services werden. Teams erhalten einen wiederholbaren Weg vom Notebook bis zur Produktion – mit weniger Risiko und Nacharbeit.
Wir setzen Model Registry, Feature Store und CI/CD für Daten und Code um, kombinieren Tests mit Canary-Releases und Rollbacks. Observability deckt Datendrift, Performance und Kosten ab, sodass Probleme früh erkannt werden. Sicherheit ist integriert – per Secrets-Management und Policy-as-Code.
Die Architektur ist hersteller-agnostisch: SageMaker, Vertex AI, Azure ML oder On-Prem-Kubernetes funktionieren out-of-the-box. Dokumentation und Enablement gehören zur Lieferung, damit Ihr Team souverän betreibt. Ergebnis: schnellere Iteration, weniger Überraschungen.
