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Daten & KI

MLOps-Services

Bringen Sie Ihre Machine-Learning-Modelle in Produktion und halten Sie sie dort präzise: mit automatisierten Pipelines, Monitoring und Retraining. Umgesetzt von einem gründergeführten Team, geleitet von einem Senior Engineer.

Mit den Gründern sprechen

Was Sie mit den MLOps-Services von Authect bekommen

MLOps (Machine Learning Operations) überträgt die Arbeitsweise von DevOps auf Machine Learning. Data Science, Data Engineering und Softwareentwicklung greifen ineinander. So gelangen Modelle schnell vom Experiment in die Produktion und liefern dort auch dauerhaft gute Ergebnisse.

Wir verkürzen den Weg vom vielversprechenden Modell zum zuverlässigen Service, indem wir die Schritte automatisieren, die Ihr Team heute noch von Hand erledigt: Daten aufbereiten, trainieren, testen, deployen und Ergebnisse prüfen. Weniger manuelle Schritte bedeuten weniger Fehler und deutlich kürzere Wartezeiten zwischen Idee und Release.

Weil wir DevOps und Data Science in einem kleinen Team vereinen, skalieren Ihre Modelle unter echter Last, auf einer Infrastruktur, die genau so groß ist, wie sie sein muss. Jedes Setup wird von einem Senior Engineer geleitet. Pipelines, Registries und Cloud-Konten gehören vom ersten Tag an Ihnen.

Nutzen

Was MLOps Ihrem Unternehmen bringt

  1. 01

    Kürzere Entwicklungszyklen für Modelle

    CI/CD-Pipelines für Code, Daten und Modelle beseitigen die Übergaben, die Teams ausbremsen. Ihre Data Scientists können schnell experimentieren und Verbesserungen in Tagen statt Monaten ausliefern.

  2. 02

    Verlässliche Leistung bei wachsender Last

    Automatisierte Validierung prüft jedes neue Modell, bevor es das alte ersetzt. Die Serving-Infrastruktur skaliert mit der Nachfrage, sodass die Leistung auch bei steigender Nutzung konstant bleibt.

  3. 03

    Mehr Ertrag aus Machine Learning

    Es zahlen sich die Modelle aus, die in Produktion gehen und präzise bleiben. MLOps schließt die Lücke zwischen einem guten Experiment und einem messbaren Geschäftsergebnis.

  4. 04

    Geringere Infrastrukturkosten

    Passend dimensionierte Trainingsjobs, automatisch skalierende Inferenz und klare Kostenübersicht pro Modell: Sie zahlen für die Rechenleistung, die Sie nutzen, nicht für ungenutzte GPUs.

  5. 05

    Weniger technische Schulden

    Versionierte Daten, reproduzierbares Training und getestete Pipelines ersetzen fragile Skripte und Einweg-Notebooks. Modelle lassen sich so leichter pflegen und übergeben.

  6. 06

    Nachweisbare Governance

    Für jedes Modell in Produktion ist dokumentiert, mit welchen Daten, welchem Code und welchen Parametern es entstanden ist. Audits, Reviews und Rollbacks werden damit einfach.

Vorgehen

So setzen wir MLOps von Anfang bis Ende um

Ob Sie ein einzelnes Modell in einem Notebook haben oder bereits mehrere in Produktion: Wir arbeiten in vier Phasen, jede mit einem klaren, sichtbaren Ergebnis.

  • Infrastruktur-Analyse

    Wir prüfen Ihre aktuelle Infrastruktur, Datenquellen, Modelle und Arbeitsabläufe im Team, immer mit Blick auf Ihre Geschäftsziele. Dann legen wir gemeinsam fest, wo Automatisierung zuerst am meisten bewirkt.

  • ML-Architektur

  • Pipelines in Produktion

  • Monitoring und Optimierung

Zwei Entwickler an einem langen Schreibtisch mit Monitoren in einem Großraumbüro in der Abenddämmerung

Sollen Ihre Machine-Learning-Modelle zuverlässig in Produktion laufen?

Kontaktieren Sie uns

Leistungsumfang

Was unser MLOps-Prozess umfasst

MLOps deckt den gesamten Lebenszyklus eines Modells ab, nicht nur das Deployment. Wir arbeiten in drei Phasen, und Sie können mit der beginnen, die Sie heute am meisten bremst.

Jede Phase endet mit einem konkreten Ergebnis: einer abgestimmten Liste von Use Cases, einem getesteten Modell oder einer Pipeline, die eigenständig läuft.

Konzeption

  • Anforderungsanalyse

    Geschäftsziele werden zu messbaren Anforderungen an Genauigkeit, Geschwindigkeit, Kosten und Erklärbarkeit.

  • Priorisierung von Use Cases

    Mögliche Use Cases nach Nutzen und Machbarkeit ordnen, damit das erste Modell in Produktion eines ist, das wirklich zählt.

  • Prüfung der Datenlage

    Sicherstellen, dass die benötigten Daten vorhanden sind, ausreichende Qualität haben und zuverlässig und rechtssicher zugänglich sind.

Modellentwicklung

  • Data Engineering

    Wiederholbare Pipelines, die die Daten für Training und Vorhersagen jedes Modells sammeln, bereinigen und versionieren.

  • Model Engineering

    Getesteter, reproduzierbarer und nachverfolgter Trainingscode, damit sich jedes Ergebnis später wiederherstellen lässt.

  • Tests und Validierung

    Prüfung von Genauigkeit, Fairness und Grenzfällen anhand zurückgehaltener Daten, bevor ein Modell freigegeben wird.

Betrieb

  • Modell-Deployment

    Bereitstellung von Modellen als APIs, Batch-Jobs oder eingebettete Komponenten, mit Versionierung und sicheren Roll-outs.

  • CI/CD-Pipelines

    Automatisierter Build, Test und Release von Code, Daten und Modellen bei jeder Änderung.

  • Monitoring und Trigger

    Alerts bei Drift und Leistungsabfall sowie automatisches Retraining, sobald vereinbarte Schwellenwerte überschritten werden.

MLOps-Reifegrade

Die drei Reifegrade von MLOps

Die meisten Teams starten auf der ersten Stufe, und das ist völlig in Ordnung. Wir bringen Sie nur so weit nach oben, wie Ihre Modelle es erfordern, denn volle Automatisierung lohnt sich für manche Modelle und ist für andere überdimensioniert.

  1. 01

    Stufe 0: manuelles Deployment

    Jeder Schritt, von der Datenanalyse über das Training bis zum Deployment, wird von Hand ausgeführt. Für ein erstes Modell funktioniert das, aber Releases sind langsam, schwer wiederholbar und hängen an der Person, die das Modell gebaut hat.

  2. 02

    Stufe 1: automatisiertes Retraining

    Nicht nur das Modell, sondern die gesamte Trainings-Pipeline läuft in Produktion. Neue Daten lösen Retraining und Validierung automatisch aus, sodass das Modell ohne manuellen Aufwand aktuell bleibt.

  3. 03

    Stufe 2: CI/CD für Pipelines

    Auch Änderungen an der Pipeline selbst werden automatisch gebaut, getestet und ausgeliefert. Data Scientists können neue Ideen ausprobieren und sie sicher und häufig ausliefern, mit einem vollständigen Delivery-System für Machine Learning im Rücken.

Warum Authect

Warum Authect Ihr MLOps-Partner sein sollte

  1. 01

    DevOps und Data Science in einem Team

    Unsere Engineers verstehen die Modelle ebenso wie die Infrastruktur, auf der sie laufen. So geht zwischen den Data Scientists und denen, die ihre Arbeit deployen, nichts verloren.

  2. 02

    Unterstützung über den gesamten Lebenszyklus

    Von der Datenaufbereitung und Modellentwicklung bis zu Deployment und Monitoring: Wir übernehmen jeden Teil des Machine-Learning-Lebenszyklus oder auch den ganzen.

  3. 03

    Geleitet von einem Senior Engineer

    Ein Senior Engineer konzipiert und leitet jedes MLOps-Setup, die Gründer sind ab dem ersten Gespräch dabei. Sie sprechen direkt mit den Menschen, die es bauen, nie mit einem Vertriebler.

  4. 04

    Kein Lock-in

    Pipelines, Model Registries und Infrastructure as Code liegen vom ersten Tag an in Ihren Konten, gebaut mit verbreiteten Open-Source-Tools, die Ihr Team auch ohne uns betreiben kann.

Ingenieur steht an einem Fenster mit Blick über eine Stadt, auf dem Schreibtisch ein aufgeklappter Laptop

Bausteine

Was wir rund um Ihre Modelle aufbauen

Ganz gleich, welche Stufe Sie anstreben: Diese Bausteine richten wir ein und dokumentieren sie, damit Ihre Modelle reproduzierbar, beobachtbar und sicher änderbar sind.

  • Experiment-Tracking

    Jeder Trainingslauf wird mit Daten, Code, Parametern und Ergebnissen erfasst, sodass sich das beste Modell leicht finden und reproduzieren lässt.

  • Model Registry

    Ein zentraler Ort für freigegebene Modellversionen, mit Stufen, Verantwortlichen und einer klaren Historie dessen, was live ist.

  • Datenversionierung

    Snapshots der Trainingsdaten, verknüpft mit jedem Modell. So können Sie jederzeit sagen, auf welchen Daten eine Vorhersage beruht.

  • Feature-Pipelines

    Gemeinsame, getestete Feature-Logik für Training und Live-Vorhersagen, die versteckte Abweichungen verhindert.

  • Automatisierte Tests

    Prüfung von Datenqualität, Modellgenauigkeit und API-Verhalten bei jeder Änderung, bevor etwas bei den Nutzern ankommt.

  • Sichere Roll-outs

    Shadow-, Canary- und A/B-Releases, die ein neues Modell mit dem alten vergleichen, bevor es übernimmt.

  • Drift- und Performance-Monitoring

    Dashboards und Alerts zu Input-Drift, Genauigkeit, Latenz und Fehlern, damit Probleme sichtbar werden, bevor sie Sie Geld kosten.

  • Kostentransparenz

    Trainings- und Inferenzkosten pro Modell im Blick, mit Autoscaling, das die Ausgaben an die tatsächliche Nutzung anpasst.

Insights

FAQ

Häufige Fragen zu MLOps

Was ist MLOps?

MLOps (Machine Learning Operations) ist eine Reihe von Praktiken, die die Arbeitsweise von DevOps auf Machine Learning überträgt. Data Engineering, Data Science und Softwareentwicklung werden kombiniert, damit Modelle zuverlässig und wiederholbar trainiert, getestet, deployt, überwacht und neu trainiert werden, statt von Hand.

Worin unterscheidet sich MLOps von DevOps?

DevOps automatisiert Build, Test und Release von Code. MLOps tut dasselbe für Code, Daten und Modelle zusammen und ergänzt, was für Machine Learning spezifisch ist: Experimente nachverfolgen, Trainingsdaten versionieren, die Genauigkeit von Modellen validieren und Drift beobachten, sobald ein Modell live ist.

Brauchen wir MLOps, wenn wir nur ein oder zwei Modelle haben?

Oft lohnt sich eine schlanke Variante. Schon ein einzelnes Modell in Produktion profitiert von reproduzierbarem Training, automatisierten Tests und grundlegendem Monitoring. Wir richten ein, was Ihre Modelle heute brauchen, und automatisieren weiter, sobald es sich auszahlt.

Welche Tools nutzen Sie für MLOps?

Wir arbeiten mit verbreiteten, gut gepflegten Tools wie MLflow, Airflow, Docker und Kubernetes sowie mit den Machine-Learning-Services von AWS, Microsoft Azure und Google Cloud. Wenn Sie bereits Tools im Einsatz haben, bauen wir darauf auf.

Erzählen Sie uns, was Sie entwickeln. Einer der Gründer antwortet innerhalb eines Werktags – und setzt es mit Ihnen um.

Wir speichern Ihre Angaben in unserem CRM, um Sie zu Ihrer Anfrage kontaktieren zu können. Weitere Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.