Maßgeschneiderte KI-Entwicklung · MLOps
KI-GESTÜTZTE LÖSUNGEN FÜR MASCHINELLES LERNEN
Bringen Sie Modelle aus Notebooks in den Produktivbetrieb und halten Sie ihre Genauigkeit dort aufrecht.
Wir helfen Organisationen, maschinelles Lernen mit MLOps bereitzustellen, zu überwachen und zu skalieren: CI/CD für Modelle, Bereitstellung in Cloud-, On-Premises- oder Edge-Umgebungen, Versionskontrolle und automatisiertes Retraining sowie Überwachung von Drift und Leistungsabfall. Bereitgestellt vom selben Team, das die Produktionssoftware von Prime AI entwickelt.
Bereitstellung in der Cloud, vor Ort oder am Edge
CI/CD, Versionsverwaltung und automatisiertes erneutes Trainieren
Dasselbe Team wie das der Produktionssoftware von Prime AI.
DAS PROBLEM
Warum Modelle nach dem Proof of Concept scheitern
Ein Modell zu erstellen ist nur der Anfang. Der Großteil des Aufwands liegt darin, es zuverlässig zu betreiben.
IN DER ENTWICKLUNG STECKEN GEBLIEBEN
Modelle, die in Notebooks funktionieren, gelangen nie in Produktivsysteme.
Lautloses Driften
Die Genauigkeit nimmt ab, wenn sich die Daten ändern, und niemand bemerkt es, bis die Ergebnisse darunter leiden.
Manuelle Pipelines
Datenaufbereitung und erneutes Training hängen von einzelnen Personen und Ad-hoc-Skripten ab.
GOVERNANCE-LÜCKEN
Zugriff, Audit-Trails und Compliance werden erst im Nachhinein hinzugefügt.
WAS WIR BAUEN
MLOPS FÜR ZUVERLÄSSIGE KI IM PRODUKTIVBETRIEB
Die Infrastruktur und die Prozesse, die dafür sorgen, dass Modelle nützlich bleiben.
MODELLBEREITSTELLUNG & INTEGRATION
Stellen Sie Modelle in Cloud-, On-Premises- oder Edge-Umgebungen bereit und nutzen Sie CI/CD für minimale Ausfallzeiten.
Modellverwaltung im großen Maßstab
Versionsverwaltung und automatisiertes Retraining halten Modelle aktuell und sorgen für eine konsistente Leistung beim Skalieren.
ÜBERWACHUNG & DRIFT-ERKENNUNG
Monitoring, das Drift, Verzerrungen und Leistungsverschlechterung erkennt, mit automatisierten Warnmeldungen und Auslösern für erneutes Training.
Datenpipelines & Workflow-Automatisierung
Automatisierte Vorverarbeitung, Feature Engineering und Pipeline-Orchestrierung für schnellere Experimente und Zusammenarbeit.
SICHERHEIT, COMPLIANCE & GOVERNANCE
Zugriffskontrollen, Audit-Trails und Datenverschlüsselung mit Governance-Richtlinien zur Einhaltung ethischer und regulatorischer Vorgaben.
Haben Sie Modelle, die in die Produktion gehen oder dort bestehen müssen? Erzählen Sie uns davon.
UNSER MOTOR
PROPRIETÄRE TECHNOLOGIE, KEINE WIEDERVERKAUFTE PLATTFORM
Wir verkaufen keine Allzweckplattform weiter. Drei hauseigene Technologien übernehmen den Großteil der Arbeit, jeweils auf die Aufgabe abgestimmt.
NEURONALE NETZE
Kleine, agile Netzwerke für Klassifikation, Entwicklung von Surrogatmodellen, Prognose und Mustererkennung.
Im Bereich MLOps: kleine, agile Netzwerke automatisch neu trainieren, sobald sich die Daten ändern.
Bildverarbeitung
Größere konvolutionale Netzwerke für Bildklassifikation, Bildsegmentierung und Hintergrundentfernung.
Im Bereich MLOps: Verwaltung und Überwachung größerer konvolutionaler Modelle im Produktivbetrieb.
Genetische Algorithmen
Hybride evolutionäre Optimierung unter Verwendung mehrerer Crossover-, Mutations- und Evolutionstechniken.
In MLOps: Optimierung von Modell- und Pipeline-Einstellungen.
Dasselbe Team und dieselbe Engine stecken hinter der Produktionssoftware von Prime AI, einschließlich der Beständige Geräte-ID-API und den heute von Einzelhändlern genutzten Größenfinder für Kleidung. Sie arbeiten mit Ingenieurinnen und Ingenieuren zusammen, die produktionsreife KI ausliefern, nicht Slideware.
WIE WIR ARBEITEN
VOM ERSTEN ANRUF BIS ZUR PRODUKTION
01
KOSTENLOSE BERATUNG
Schildern Sie Ihre Herausforderung – oder erkunden Sie einfach, wie KI Ihre aktuellen Geschäftsabläufe verschlanken und verbessern könnte. Ganz unverbindlich.
02
Erkundung & Umfangsdefinition
Wir überprüfen Ihre Daten, Systeme und Erfolgskriterien und schlagen anschließend einen Ansatz, einen Zeitplan und einen Budgetrahmen vor.
03
Machbarkeitsnachweis
Ein gezielter Prototyp mit Ihren eigenen Daten, damit Sie Genauigkeit und Mehrwert bewerten können, bevor Sie skalieren.
04
PRODUKTION & MLOps
Bereitstellung in der Cloud, On-Premises oder am Edge, mit Monitoring, Retraining und kontinuierlichem Support.
FAQ
MLOps-FAQ
MLOps wendet die Disziplin des Software-Engineerings auf das maschinelle Lernen an: automatisierte Bereitstellung, Versionskontrolle, Monitoring, erneutes Trainieren und Governance, damit Modelle im Produktiveinsatz genau und zuverlässig bleiben.
Über Cloud-, On-Premises- oder Edge-Umgebungen hinweg, mit CI/CD, sodass Updates mit minimaler Ausfallzeit in die Produktion gelangen.
Monitoring erfasst im Zeitverlauf die Modellleistung und die Eingabedaten, erkennt Drift, Verzerrungen und Verschlechterung und löst Warnmeldungen aus oder initiiert ein automatisiertes Retraining.
Jedes Projekt wird individuell zugeschnitten, basierend auf dem Problem, den verfügbaren Daten sowie den Anforderungen an Genauigkeit und Integration. Üblicherweise starten wir mit einem fokussierten Proof of Concept auf Ihren eigenen Daten, und Sie erhalten einen Vorgehensvorschlag, einen Zeitplan und eine Budgetspanne, bevor Sie sich festlegen.
Sie erläutern Ihre Herausforderung – oder erkunden einfach, wie KI Ihre aktuellen Geschäftsprozesse optimieren und verbessern könnte. Wir sagen Ihnen ehrlich, ob KI das richtige Werkzeug ist und, falls ja, wie ein sinnvoller erster Schritt aussieht. Es gibt keine Verpflichtung.
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MASSGESCHNEIDERTE KI IN VERWANDTEN BRANCHEN
Erzählen Sie uns von den Modellen, die Sie ausführen müssen.
Buchen Sie ein kostenloses Beratungsgespräch. Wir sagen Ihnen ehrlich, ob KI das richtige Mittel ist und, falls ja, wie ein sinnvoller erster Schritt aussieht.