Daten & KI
LLMOps-Beratung und Services
Betreiben Sie Funktionen auf Basis großer Sprachmodelle sicher in Produktion: vor jedem Release evaluiert, auf Qualität und Kosten überwacht und gut abgesichert. Ein gründergeführtes Team steht Ihnen dabei zur Seite.
Mit den Gründern sprechenWas LLMOps ist und was Sie mit Authect bekommen
LLMOps (Large Language Model Operations) umfasst die Praktiken, mit denen sich Sprachmodell-Funktionen zuverlässig in Produktion betreiben lassen: Prompts und Modelle versionieren, vor dem Release testen, Qualität und Kosten im Live-Betrieb beobachten und Daten durchgehend schützen. LLMOps verbindet Engineering-, Daten- und Betriebsarbeit, die man im Prototyp leicht weglässt und die in Produktion teuer wird, wenn sie fehlt.
Wir helfen Ihnen, diese Praktiken einzuführen – ob Sie Ihre erste LLM-Funktion starten oder bereits mehrere betreiben. Die Gründer prüfen Ihr Setup gemeinsam mit Ihnen, und ein Senior Engineer leitet die Umsetzung. Er verbindet Erfahrung in Softwareentwicklung, DevOps und KI mit einem klaren Blick dafür, was jede Verbesserung für Ihr Unternehmen wert ist.
Alles, was wir aufbauen, von Evaluierungssets und Pipelines bis zu Dashboards und Runbooks, liegt in Ihren eigenen Accounts. Wir dokumentieren es so, dass Ihr Team es ohne uns betreiben kann.
Vorteile
Die Vorteile von LLMOps für Ihr Unternehmen
Gutes LLMOps macht aus einem vielversprechenden Prototyp eine Funktion, auf die Sie sich verlassen, die Sie sicher ändern und deren Betrieb Sie sich leisten können.
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Personal und Budget gezielter einsetzen
Gemeinsame Pipelines, Tools und Standards geben Entwicklern, Datenspezialisten und dem Betrieb dasselbe Bild. So gehen neue LLM-Funktionen schneller in Produktion, und die Ausgaben für Modelle und Infrastruktur fließen dorthin, wo sie Nutzen bringen.
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Kürzere Entwicklungszyklen
Automatisierte Evaluierung zeigt Entwicklern innerhalb von Minuten, ob eine Änderung an Prompt, Modell oder Datenquelle etwas verbessert oder verschlechtert hat. So können sie schnell iterieren und fehlerhafte Ergebnisse erkennen, bevor Nutzer es tun.
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Weniger Risiko, mehr Sicherheit
Zugriffskontrollen, Prüfung von Ein- und Ausgaben, Schutz sensibler Daten und vollständige Audit-Logs senken das Risiko von Datenlecks, Missbrauch und schädlichen Ausgaben. Und Probleme lassen sich leicht nachverfolgen.
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Planbare Skalierbarkeit
Monitoring von Nutzung, Latenz und Kosten sowie Caching, Routing und Kapazitätsplanung halten Funktionen schnell und bezahlbar, auch wenn die Nachfrage wächst und die Last schwankt.
Kernbausteine
Die Kernbausteine des LLMOps-Prozesses
Data Engineering und Datenmanagement
Wir bauen die Pipelines, die die Daten für Ihre Sprachmodelle sammeln, bereinigen, versionieren und indexieren, von Dokumentenspeichern für das Retrieval bis zu Datensätzen für das Fine-Tuning. Sensible Informationen bleiben dabei durchgehend geschützt.
Leistung ansehenExperimente und Evaluierung
Wir erstellen Evaluierungssets aus Ihren realen Fällen und testen Prompts, Modelle und Fine-Tunes daran. Wir messen Genauigkeit, Sicherheit, Latenz und Kosten, damit jede Änderung eine Entscheidung auf Basis von Belegen ist.
Deployment und Monitoring
Wir rollen LLM-Funktionen schrittweise aus, mit versionierten Prompts und Modellen, Rollbacks und Live-Monitoring von Qualität, Drift, Latenz und Kosten. Dazu kommen Alerts, die die richtige Person erreichen.
Pipeline-Management
Wir entwerfen durchgängige Pipelines, die Daten, Evaluierung und Deployment verbinden. So gelangen Updates an Modellen, Prompts und Wissen über denselben getesteten, wiederholbaren Weg in Produktion wie Ihr Code.
Leistung ansehen
Sie möchten Ihre Sprachmodell-Funktionen mit fachkundiger Hilfe produktionsreif machen? Sprechen Sie mit den Gründern.
Kontaktieren Sie unsWarum Authect
Warum Authect für Ihre LLMOps-Beratung
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DevOps-, ML- und KI-Erfahrung aus einer Hand
Die Senior Engineers, die unsere Projekte leiten, entwickeln Software, Infrastruktur und KI-Funktionen. Ihr LLMOps-Setup passt deshalb zum Rest Ihres Stacks, statt in einem eigenen Silo zu stehen.
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LLMOps-Unterstützung von Anfang bis Ende
Wir unterstützen Sie über den gesamten Lebenszyklus, von der Modellauswahl und dem Aufbau der Evaluierung bis zu Deployment, Monitoring und Kostenkontrolle – egal, ob wir Ihre LLM-Funktionen gebaut haben oder jemand anderes.
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Gründer als direkte Ansprechpartner
Sie arbeiten direkt mit den Gründern und dem Engineer, der die Arbeit macht, nie mit einem Vertriebler. Deshalb erfahren Sie bei jeder Empfehlung auch, warum wir sie geben.
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Gebaut, damit Ihr Team es übernimmt
Wir dokumentieren jede Pipeline, jedes Dashboard und jedes Runbook und übergeben die Accounts. So kann Ihr Team LLMOps selbstständig und sicher betreiben und ausbauen.
Insights
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FAQ
Häufige Fragen zu LLMOps
Wofür steht LLM?
LLM steht für Large Language Model, also ein großes Sprachmodell: ein neuronales Netz, das mit großen Textmengen trainiert wurde, um Sprache zu verstehen und zu erzeugen. LLMs stecken hinter Assistenten, Zusammenfassungen, Suche, Dokumentenverarbeitung und vielen weiteren Funktionen moderner Software.
Was leistet ein LLM in einer Business-Anwendung?
Es liest und schreibt Sprache auf Abruf: Es beantwortet Fragen auf Basis Ihrer Dokumente, entwirft Antworten, extrahiert Daten aus Formularen, klassifiziert Anfragen oder plant Schritte für einen Agenten. Die umgebende Anwendung liefert die passenden Daten, prüft die Ausgabe und entscheidet, was als Nächstes passiert.
Wozu dient LLMOps?
Es macht Sprachmodell-Funktionen verlässlich, sobald echte Nutzer damit arbeiten. Das heißt: wissen, ob die Qualität hält, Kosten und Latenz im Griff haben, Daten schützen und Prompts oder Modelle sicher ändern können.
Was ist der Unterschied zwischen MLOps und LLMOps?
MLOps umfasst Training, Deployment und Monitoring von Machine-Learning-Modellen im Allgemeinen. LLMOps ergänzt die Besonderheiten von Sprachmodellen: Prompts und Retrieval verwalten, frei formulierte Texte evaluieren, schädliche oder erfundene Ausgaben verhindern und nutzungsbasierte Kosten der Modellanbieter steuern.
Was ist der Unterschied zwischen LLMOps und AgentOps?
AgentOps konzentriert sich auf KI-Agenten, die über Tools und Systeme hinweg Aktionen ausführen. Es baut auf LLMOps auf und ergänzt das Tracing mehrstufiger Abläufe, Tool-Berechtigungen, Freigabeschritte und die Evaluierung ganzer Aufgaben statt einzelner Antworten.
Was ist LLM-Inferenzoptimierung?
Dabei wird jeder Modellaufruf schneller und günstiger, ohne an Qualität zu verlieren. Zum Beispiel, indem man ein kleineres Modell wählt, wo es ausreicht, wiederholte Anfragen cacht, Prompts kürzt, Aufgaben bündelt und schwierigere Fragen an leistungsstärkere Modelle weiterleitet.