ML-Systeme, die fachlich geprüft und verantwortbar betrieben werden.
Ein Modell ist schnell demonstriert. Schwieriger ist die Frage: Trifft es die fachliche Bewertung Ihrer Teams? Bleiben Daten geschützt? Lässt sich eine neue Version zurückrollen? Genau an diesen Stellen entscheidet sich, ob ML im Betrieb hilft oder nur beeindruckt.
Womit unsere Kunden zu uns kommen.
Die Daten sind sensibel. Trotzdem soll KI helfen.
Patente, Personendaten, Geschäftsgeheimnisse oder Branchenauflagen lassen sich nicht einfach in irgendeine Cloud kippen. Dann braucht es klare Datenwege, kontrollierte Infrastruktur und eine Architektur, die Datenschutz nicht nachträglich anklebt.
Der Prototyp überzeugt. Der Alltag ist härter.
Demo-Daten sind sauber. Produktivdaten selten. Volumen steigt, Sonderfälle tauchen auf, Nutzer stellen andere Fragen als erwartet. Deshalb gehören Evaluation, Monitoring, Lastverhalten und Übergabe früh in die Planung.
Niemand weiß, welches Modell gerade live ist.
Bei klassischer Software fragt man: Welche Version läuft? Bei ML muss diese Frage genauso beantwortbar sein. Mit Datensatz, Messwerten, Freigabe und Rückweg, falls die neue Version schlechter ist.
Wie wir das angehen.
Use-Case-Schnitt.
Nicht jedes Datenproblem braucht ML. Manchmal reichen Regeln, Suche oder Statistik. Diese Entscheidung spart Geld und macht Systeme oft besser prüfbar.
Daten- und Betriebsarchitektur.
Datenquellen, Zugriff, Hardware, Inference, Suchlogik und Integrationspunkte werden so zugeschnitten, dass das System in Ihren Betrieb passt.
MLOps-Schleife.
Training, Evaluation, Modellversionierung, Freigabe und Rollback bilden eine geschlossene Schleife. Sonst wird jedes Update zur Vertrauensfrage.
Compliance.
Risikoklassifikation, Logging, Dokumentation und menschliche Aufsicht gehören in den Ablauf, nicht in einen Ordner nach Projektende.
Was Sie konkret bekommen.
- →Trainiertes Reward-Model oder LLM-Fine-Tune auf Ihrem Korpus (LoRA, Bradley-Terry)
- →Inference-Stack (vLLM, Triton, TGI) mit Auto-Scaling
- →MLOps-Schleife: MLflow Registry mit Champion/Challenger und reproduzierbarem Rollback
- →GPU-Cluster-Setup auf eigener Hardware oder EU-GPU (Hetzner, OVH)
- →EU-AI-Act-Compliance-Paket (Risikoklassifikation, Logs, Dokumentation)
Womit wir arbeiten.
Die Auswahl ist zweckgebunden. Wenn Ihr Team eine bestehende Stack-Vorgabe hat, halten wir uns daran.
Typische Ergebnisse.
Konkrete Zahlen aus laufenden oder abgeschlossenen Mandaten — keine Idealwerte.
100 %
5–20×
EU AI Act
Häufige Fragen.
Wann lohnt sich On-Premise wirklich?+
Sobald die monatliche Cloud-LLM-Rechnung 3–5k € erreicht oder Daten regulatorisch nicht raus dürfen. Wir rechnen das gemeinsam durch.
Welche Modelle setzen Sie ein?+
Open-Source-LLMs (Llama, Mistral, Qwen), Vision-Modelle (YOLO, SAM, Detectron2) und klassische ML-Pipelines – je nach Anwendungsfall.
Was, wenn ich keine eigene Hardware habe?+
Wir mieten EU-basierte GPU-Hardware (etwa Hetzner oder OVH) und bauen den Stack identisch zum späteren On-Premise-Setup.
Berücksichtigen Sie EU AI Act und DSGVO?+
Ja, von Anfang an: Risikoklassifikation, Logging, menschliche Aufsicht und Dokumentation sind Teil jedes Projekts.
Passt das zu Ihrer Ausgangslage?
30 Minuten reichen für eine erste fachliche Einordnung: ob wir helfen können, welche Risiken zuerst geklärt werden sollten und welcher nächste Schritt sinnvoll ist.