Unsere Agentur richtet deine ML-Infrastruktur, MLops-Pipeline und GPU-Deployment ein

Dein ML-Modell ist nur so gut wie die Infrastruktur, die es betreibt. Ich baue Produktions-MLops-Pipelines, die deine Modelle von Jupyter-Notebooks zu skalierbaren, überwachten und automatisch skalierenden Deployments machen.

Was ich liefere:

ML-Modell-Deployment (REST API, gRPC, Batch-Inferenz), GPU/CPU-Infrastrukturaufbau (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, selbst gehostet), Model-Serving (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton, vLLM, Ollama), MLops-Pipeline (MLflow, Kubeflow, DVC), Automatisierung der Trainingspipeline, Modellversionierung und Experiment-Tracking, A/B-Tests und Canary-Deployments für Modelle, automatische Skalierung von Inferenz-Endpunkten, Kostenoptimierung für GPU-Workloads und LLM-Deployment (selbst gehostete Llama, Mistral, feinabgestimmte Modelle).

Warum meine Agentur:

Wir befinden uns an der Schnittstelle von DevOps und KI – eine seltene Kombination. Die meisten ML-Entwickler können Modelle trainieren, haben aber Schwierigkeiten bei der Produktion. Die meisten DevOps-Experten können Apps deployen, verstehen aber nicht die spezifischen Herausforderungen im ML-Bereich wie GPU-Planung, Modellversionierung und Inferenzoptimierung. Wir verbinden beide Welten.