Modell-Deployment, Monitoring und Skalierung mit derselben Disziplin wie Ihr übriger Anwendungs-Stack. Wir bauen das Fundament, um KI sicher, beobachtbar und wirtschaftlich in Produktion zu betreiben.
Ein Modell zu trainieren ist das eine. Es sicher, beobachtbar und wirtschaftlich zu betreiben, ist das andere.
Modelle wandern manuell in Produktion — ohne Versionierung, ohne reproduzierbare Umgebung, ohne Weg zurück.
Ohne Überwachung von Daten- und Modell-Drift sinkt die Qualität unbemerkt, bis Nutzer oder Aufsicht es bemerken.
Fällt ein Modell aus oder verschlechtert sich, fehlt der schnelle, definierte Weg zurück zur letzten guten Version.
GPU- und Inferenzkosten laufen aus dem Ruder, wenn Auslastung, Autoscaling und Budgets nicht gesteuert werden.
Ohne Lineage, Audit-Trail und Zugriffskontrolle lässt sich unter EU AI Act, GDPR und nDSG nichts belegen.
Was im Notebook funktioniert, überlebt den Weg in die Produktion nicht — es fehlt die Brücke zwischen beiden Welten.
Wir bauen die Pipelines, das Monitoring und die Governance, damit Ihre Modelle sicher, nachvollziehbar und wirtschaftlich laufen — von Tag 1.
Wir bewerten Ihren Ist-Stand bei Deployment, Monitoring, Kosten und Compliance und definieren die Zielarchitektur.
Reproduzierbare Trainings- und Deployment-Pipelines mit Versionierung von Daten, Modellen und Umgebungen.
Observability, Drift-Erkennung, Lineage und Audit-Trail — EU-AI-Act-konform, mit Swiss-Data-Residency-Option.
Autoscaling, Canary-Rollouts, Rollback und laufende Kostenoptimierung für einen wirtschaftlichen Betrieb.
Wir bewerten Deployment, Monitoring, Kosten und Compliance Ihrer KI-Infrastruktur und zeigen die nächsten Schritte.
Reifegrad prüfenAutomatisierte, reproduzierbare Pipelines von Training bis Deployment — mit Versionierung und definierten Freigaben.
Überwachung von Qualität, Latenz, Daten- und Modell-Drift mit Alarmen, bevor Nutzer es merken.
Canary-Rollouts, Blue-Green und Feature-Flags mit schnellem, definiertem Rollback.
Zentrale Verwaltung von Features und Modellen — mit Lineage, Herkunft und Wiederverwendbarkeit.
Autoscaling, Right-Sizing und Budgetkontrolle für GPU- und Inferenzkosten in CHF und EUR.
Zugriffskontrolle, Audit-Trail und Lineage — nachweisbar unter EU AI Act, GDPR und nDSG/FADP.
Wir betreiben KI wie den Rest Ihrer Systeme: versioniert, beobachtbar, testbar und mit definiertem Rollback.
EU AI Act, GDPR, nDSG/FADP, SOC 2 und ISO 27001 sind im Betriebsmodell verankert — mit Swiss-Data-Residency-Option.
FinOps-Praktiken halten GPU- und Inferenzkosten planbar — Autoscaling, Right-Sizing und Budgets in CHF/EUR.
Wir bauen auf AWS, Azure und GCP — passend zu Ihren Daten, Ihrer Latenz und Ihren Compliance-Anforderungen.
Ihr Team besitzt die Pipelines und Runbooks. Wir bauen Kompetenz auf, keine Abhängigkeit.
Verantwortung und Vertragspartner in Zürich, Engineering-Teams in Indien mit über 4 Stunden CET-Überlappung.
Reproduzierbare Trainings- und Deployment-Pipelines, Versionierung von Daten und Modellen, Monitoring inklusive Drift-Erkennung, Deployment-Strategien mit Rollback, Kostenkontrolle und eine unter EU AI Act, GDPR und nDSG nachweisbare Governance.
Ja. Wir sind cloud-neutral und bauen auf AWS, Azure oder GCP — oder in hybriden Umgebungen. Auf Wunsch mit Swiss- oder EU-Data-Residency für datenresidente Workloads.
Über FinOps-Praktiken: Autoscaling, Right-Sizing von GPU-Ressourcen, Caching, Routing zwischen Modellen und laufendes Kosten-Monitoring mit Budgets in CHF und EUR.
Über kontinuierliches Monitoring von Qualität, Latenz sowie Daten- und Modell-Drift. Bei Abweichungen lösen wir Alarme aus und ermöglichen einen schnellen, definierten Rollback zur letzten guten Version.
Durch Lineage, Audit-Trails, Zugriffskontrolle und dokumentierte Modell-Governance. So sind Datenherkunft und Entscheidungen nachvollziehbar — eine Grundlage für regulatorische Nachweise.
