KI in Produktion, die nicht still kaputtgeht
Produktive KI scheitert selten am Modell. Sie scheitert an fehlenden Pipelines, blindem Monitoring und Infrastruktur, die niemand kontrolliert. Wir bauen Ihre MLOps-Grundlage: mit MLflow, Kubernetes, vLLM und DSGVO-konformem EU-Hosting.
- Daten & FeaturesFeature Store
- TrainingMLflow Tracking
- Model Registryversioniert
- DeploymentCanary / Rollback
- MonitoringDrift & Alerting
MLOps & LLMOps: KI vom Notebook in die Produktion
MLOps (Machine Learning Operations) ist das Fundament für jeden ernsthaften KI-Einsatz. Es verbindet Data-Science-Workflows mit DevOps-Prinzipien: automatisierte Pipelines, Modell-Versionierung in einer Model Registry, CI/CD für KI-Modelle und Monitoring, das Probleme erkennt, bevor sie teuer werden.
LLMOps geht einen Schritt weiter. Large Language Models wie Llama 4 oder Mistral haben eigene Anforderungen: Prompt-Versionierung, Token-Kosten-Kontrolle, Evaluierung der Antwortqualität, RAG-Pipeline-Überwachung und skalierbare Inferenz über vLLM oder TGI. Im DACH-Raum kommt DSGVO-Compliance hinzu, und genau hier trennt sich professionelles LLMOps von einer schnell zusammengeklickten Lösung.
Der teure Moment kommt selten beim Prototyp. Er kommt sechs Monate später, wenn niemand mehr weiß, welche Datenversion ein Modell trainiert hat, das Deployment nur ein Kollege per Hand kann und keine Warnung kommt, wenn die Qualität abrutscht. MLOps macht diesen Moment unmöglich.
Begriffe in einem Satz
Die wichtigsten MLOps-Bausteine, kurz erklärt.
Vier Eigenschaften, an denen wir jedes Setup messen
Was eine MLOps-Implementierung haben muss, damit sie in zwei Jahren noch trägt.
Jedes Modell, jedes Ergebnis lässt sich exakt wiederherstellen, von der Datenversion bis zum Hyperparameter.
Latenz, Kosten und Qualität sind jederzeit sichtbar, statt erst im Schadensfall sichtbar zu werden.
EU-Hosting, Audit-Logging und rollenbasierte Zugriffe sind keine Option, sondern Standard.
Reiner Open-Source-Stack auf Kubernetes. Sie könnten alles auch ohne uns weiterbetreiben.
Drei Säulen unserer MLOps- & LLMOps-Arbeit
Von der KI-Infrastruktur über automatisierte Pipelines bis zum laufenden Monitoring, alles aus einer Hand.
LLM-Infrastruktur & Deployment
Wir deployen Open-Source-LLMs wie Llama 4, Mistral und Qwen auf Ihrem Kubernetes-Cluster oder dedizierten GPU-Servern. Mit vLLM und TGI erreichen wir maximalen Durchsatz bei minimaler Latenz, inklusive OpenAI-kompatibler API. Alles DSGVO-konform auf EU-Servern, ohne Anfragen an externe Dienste.
ML-Pipelines & CI/CD
Automatisierte Pipelines für Training, Evaluierung und Deployment von KI-Modellen. Mit MLflow tracken wir Experimente reproduzierbar, mit Kubeflow oder Apache Airflow orchestrieren wir komplexe Workflows bis zum automatischen Rollout.
Monitoring & Observability
Prometheus, Grafana und Langfuse geben Echtzeit-Einblick in Latenz, Kosten und Modell-Qualität. Drift-Detection erkennt, wenn Ihre KI schlechter wird, lange bevor Nutzer oder Kunden es bemerken.
Der MLOps-Kreislauf, fünf Stages im Griff
Ein Modell ist kein Projekt mit Enddatum, sondern ein Produkt im Betrieb. So sieht der Zyklus aus, den wir für Sie automatisieren.
Daten & Features
Versionierte Datenpipelines und ein Feature Store sorgen dafür, dass Training und Produktion exakt dieselben Merkmale sehen.
Training & Tracking
Jedes Experiment wird mit Parametern, Metriken und Artefakten in MLflow protokolliert, reproduzierbar bis zur einzelnen Datei.
Model Registry
Geprüfte Modelle landen versioniert in der Registry, inklusive Stage-Übergängen von Staging bis Production.
Deployment
Blue-Green- und Canary-Rollouts auf Kubernetes, mit automatischem Rollback, falls eine Version die Qualitätsschwelle reißt.
Monitoring & Drift
Latenz, Kosten und Datenverteilung werden laufend überwacht. Bei Drift wird alarmiert oder direkt ein Retraining ausgelöst.
MLOps in der Praxis, vier Kernszenarien
Wählen Sie das Szenario, das Ihrem Vorhaben am nächsten kommt.
Produktiver LLM-Betrieb auf Ihrer Infrastruktur
Sie wollen Llama 4, Mistral oder ein fine-getuntes Modell produktiv einsetzen, aber nicht auf den Servern von OpenAI oder Azure. Wir deployen LLMs auf Ihrem Kubernetes-Cluster oder dediziertem GPU-Server. vLLM übernimmt das hochperformante Serving mit OpenAI-kompatibler API, sodass Ihre bestehenden Integrationen ohne Änderungen weiter funktionieren. Ollama eignet sich für kleinere Teams und Entwicklungsumgebungen, mit LiteLLM schaffen wir eine einheitliche API-Schicht über mehrere Modelle hinweg.
- vLLM Deployment mit OpenAI-kompatibler API
- Modell-Quantisierung (AWQ, GGUF) für kosteneffiziente Inferenz
- GPU-Auslastungs-Monitoring und Auto-Scaling
- Failover zwischen Modellen bei Überlast
- DSGVO-konformes Logging und vollständiger Audit-Trail
MLOps mit KI Kanzlei vs. Ad-hoc-ML ohne Struktur
Was passiert, wenn KI-Projekte ohne MLOps in Produktion gehen, und wie es mit uns aussieht.
| Bereich | Ohne MLOps | Mit KI Kanzlei |
|---|---|---|
| Modell-Deployment | Manuell per SSH, fehleranfällig | Automatisierte CI/CD-Pipeline mit Rollback |
| Reproduzierbarkeit | Experimente gehen verloren | MLflow Experiment-Tracking, voll versioniert |
| Monitoring | Kein Drift-Detection, Probleme bleiben unbemerkt | Echtzeit-Monitoring, Alerting bei Qualitätsabfall |
| Skalierung | Manuelle Anpassung, ungeplante Downtime | Kubernetes Auto-Scaling, 99,9 Prozent Uptime |
| Datenschutz | Daten in externen US-Cloud-Diensten | EU-Server, DSGVO-konform, on-premise möglich |
| Kosten-Transparenz | Unkontrollierte API-Kosten, keine Übersicht | Token-Budget-Monitoring, klare Cost-Attribution |
| Onboarding neuer Modelle | Wochen, viel Handarbeit | Standardisierter Pfad, Tage statt Wochen |
| EU AI Act | Keine Dokumentation, Compliance-Risiko | Audit-Trail, Versionierung, nachweis-ready |
Unser MLOps- & LLMOps-Stack
Ausschließlich bewährte Open-Source-Tools, kein Vendor-Lock-in, volle Kontrolle über jede Schicht.
Wer von professionellem MLOps profitiert
Sechs Konstellationen, in denen sich eine saubere MLOps-Grundlage besonders schnell auszahlt.
Sie betreiben Modelle und wollen Ausfallsicherheit, Monitoring und reproduzierbare Deployments statt manueller Improvisation.
Kanzleien, Ärzte und Banken: private KI-Infrastruktur auf EU-Servern statt Datenübertragung in US-Cloud-Dienste.
Sie trainieren Modelle, aber der Weg in die Produktion ist mühsam. MLflow und automatisierte Pipelines beschleunigen das Deployment erheblich.
KI-Workloads in bestehende Kubernetes-Infrastruktur integrieren und MLOps-Best-Practices systematisch verankern.
KI-Features in SaaS-Produkte integrieren, skalierbar, kosteneffizient und mit voller Kontrolle über Modell-Versionen.
Hochrisiko-KI-Systeme brauchen nachweisbare Dokumentation. Unsere Setups liefern Audit-Trails und Compliance-Nachweise automatisch.
Fünf Warnsignale für fehlendes MLOps
Wenn Ihnen mehr als ein Punkt bekannt vorkommt, lohnt sich ein Gespräch. Genau diese Symptome räumen wir zuerst aus dem Weg.
Von der Analyse zur produktiven KI-Infrastruktur
Vier Schritte, klar strukturiert und ohne Überraschungen.
Kostenlose Bestandsaufnahme
Wir verstehen Ihre aktuelle KI-Infrastruktur, identifizieren die größten MLOps-Lücken und klären, welcher Ausbaustand zu Ihrem Budget passt.
Assessment & Architektur
Vollständige Analyse: Welche Pipelines fehlen, welche Tools passen? Sie erhalten eine konkrete Zielarchitektur samt ROI-Kalkulation.
Implementierung & Pilot
Wir bauen die MLOps-Infrastruktur schrittweise auf, gemeinsam mit Ihrem Team, dokumentiert und übertragbar. Keine Black Box.
Go-Live & Betreuung
Ihre KI-Infrastruktur geht produktiv. Wir bleiben für Monitoring, Skalierung und den nächsten Ausbauschritt verfügbar.
Häufige Fragen zu MLOps, LLMOps & KI-Infrastruktur
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