MLOps & LLMOps
KI-Anwendungen kontrolliert veröffentlichen und weiterentwickeln.
Ein erfolgreiches Experiment beantwortet noch nicht, wie Modelle, Daten und Konfigurationen im Alltag zuverlässig zusammenarbeiten. Wir entwickeln die Abläufe für Bereitstellung, Evaluation, Überwachung und Änderungen Ihrer KI-Anwendung. Modellqualität, technische Stabilität und Kosten werden gemeinsam betrachtet. So erhält Ihr Team eine nachvollziehbare Grundlage für Releases und den laufenden Betrieb.
Ihre Möglichkeiten
Diese Leistungen bringen Ihr Vorhaben voran
Lebenszyklus und Verantwortung aufnehmen
Wir betrachten Daten, Modelle, Prompts, Anwendung und vorhandene Bereitstellung. Die Verantwortung für Entwicklung, Freigabe und Betrieb wird konkret zugeordnet.
Alle wichtigen Bestandteile erhalten einen definierten Weg durch den Lebenszyklus.
Versionen und Artefakte nachvollziehbar führen
Modelle oder Modellreferenzen, Datenstände, Prompts, Konfigurationen und Prüfergebnisse werden passend versioniert. Die Verbindung zu einem veröffentlichten Stand bleibt erkennbar.
Ein Ergebnis lässt sich den tatsächlich verwendeten Bestandteilen zuordnen.
Evaluation in die Entwicklung integrieren
Repräsentative Testfälle und fachliche Kriterien werden mit automatisierten Prüfungen verbunden. Modellaufgabe, Datengrundlage und Nutzung bestimmen die geeigneten Messverfahren.
Änderungen können anhand vergleichbarer Ergebnisse bewertet werden.
Deployment und Freigabe gestalten
Umgebungen, Bereitstellung, Freigaben und Rückfall werden mit den bestehenden Entwicklungsprozessen verbunden. Erfahrungen mit Git, CI/CD, Helm und Argo CD unterstützen kontrollierte Releases.
Die Veröffentlichung wird wiederholbar und nachvollziehbar.
Qualität, Laufzeit und Verbrauch beobachten
Technische Fehler, Antwortzeit, Nutzung und geeignete Qualitätsindikatoren werden überwacht. Bei Bedarf werden Veränderungen der Eingangsdaten und Ergebnisse fachlich ausgewertet.
Relevante Veränderungen werden sichtbar und erhalten einen Bearbeitungsweg.
Betrieb und Verbesserungen verankern
Runbooks, Zuständigkeiten, Modellwechsel und regelmäßige Bewertungen werden vereinbart. Prometheus, Grafana und weitere passende Werkzeuge aus der SYNEDAT PLATFORM können die Betriebsübersicht unterstützen.
Ihr Team kann den veröffentlichten Stand betreuen und gezielt verbessern.
Wann sich der Einstieg lohnt
MLOps & LLMOps Anwendungsfälle
Drei beispielhafte Ausgangslagen zeigen, wo die Zusammenarbeit ansetzen kann.
Ein KI-Prototyp soll in einen geregelten Betrieb wechseln
Wir ergänzen Versionierung, Freigaben, Monitoring und notwendige Betriebsinformationen.
Modell- oder Promptänderungen haben unerwartete Folgen
Vergleichbare Testfälle und dokumentierte Artefakte machen Unterschiede vor der Freigabe bewertbar.
Technisch erfolgreiche Anfragen liefern zunehmend schwache Ergebnisse
Wir verbinden technische Signale mit geeigneten fachlichen Qualitätsprüfungen und einer klaren Untersuchung.
Vom Bedarf zum Ergebnis
Ein klarer Weg mit überprüfbaren Etappen
Bestand und Betriebsziele prüfen
Komponenten, Teams, Risiken und vorhandene Entwicklungsabläufe werden aufgenommen.
Versionierung und Evaluation gestalten
Artefakte, Kriterien, Testsätze und Verantwortlichkeiten werden festgelegt.
Bereitstellung und Überwachung integrieren
Ein definierter Releaseweg wird mit Prüfungen, Signalen und Rückfallverfahren umgesetzt.
Abläufe erproben und übergeben
Release, Fehlerbehandlung und Änderungsszenarien werden getestet und dokumentiert.
Ihr Nutzen
Was Sie konkret erhalten
- Ein abgestimmter Lebenszyklus für die vereinbarten Modelle und Anwendungen.
- Versionierte Artefakte und nachvollziehbare Evaluationsergebnisse.
- Ein implementierter Releaseweg mit Freigaben und geprüftem Rückfallverfahren.
- Geeignete Überwachung, Betriebsanleitungen und Verantwortlichkeiten.
So können Sie mit uns starten
Wählen Sie den Einstieg, der zu Ihrer Ausgangslage passt. Umfang und Aufwand konkretisieren wir gemeinsam in einem Angebot.
KI-Betriebsfähigkeit bewerten
Für Orientierung: Lebenszyklus, Versionierung, Qualitätsprüfung und Betriebsaufgaben.
Angebot anfordern: KI-Betriebsfähigkeit bewertenRelease- und Evaluationsprozess umsetzen
Für einen definierten Umfang: Artefakte, Prüfungen, Deployment und Überwachung.
Angebot anfordern: Release- und Evaluationsprozess umsetzenKI-Betrieb weiterentwickeln
Für laufende Veränderungen: zusätzliche Modelle, bessere Evaluation und vereinbarte Betreuung.
Angebot anfordern: KI-Betrieb weiterentwickelnSYNEDAT PLATFORM
Plattformerfahrung für Ihr Vorhaben
Diese ausgewählten Werkzeuge setzen wir in SYNEDAT PLATFORM oder ihren Lieferprozessen ein. Wir übertragen passende Abläufe auf Ihr Vorhaben und stimmen die Integration mit Ihren vorhandenen Systemen ab.
Identitäten, Geheimnisse und Regeln
Keycloak · OpenBao · External Secrets · Kyverno
Anmeldung, technische Geheimnisse und Plattformrichtlinien erfüllen unterschiedliche Aufgaben. Wir verbinden sie mit Rollen, begrenzten Berechtigungen und nachvollziehbaren Ausnahmen. Die eingesetzten Werkzeuge werden in ein gemeinsames Zugriffs- und Betriebskonzept eingeordnet.
Kontrollierbare Zugriffe und konsistentere Plattformregeln.
Beobachtbarkeit und Betrieb
Prometheus · Grafana · Alloy · Loki · Tempo
Metriken, Logs und Traces liefern unterschiedliche Informationen über Anwendungen und Plattformen. Wir ordnen Datenquellen, Dashboards und Alarmwege nach konkreten Betriebsfragen. Aufbewahrung, sensible Daten und Kosten werden bei der Erhebung mitgeplant.
Bessere Einordnung von Störungen und nachvollziehbare Betriebsentscheidungen.
Daten, Suche und Nachrichten
MySQL · Redis · RabbitMQ · Solr · OpenSearch
Datenhaltung, Zwischenspeicherung, Nachrichtenaustausch und Suche haben eigene Anforderungen an Konsistenz, Zugriff und Wiederherstellung. Wir wählen und kombinieren die Bausteine nach den jeweiligen Geschäftsprozessen. Verantwortlichkeiten und Pflege gehören zur Integration.
Passende technische Bausteine für Ihre Daten- und Anwendungsprozesse.
Fragen vor der Beauftragung
Was unterscheidet MLOps und LLMOps?
MLOps organisiert den Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen und ihren Anwendungen. Bei LLM-Anwendungen kommen häufig Prompts, Kontextquellen, externe Modellversionen und besondere Evaluationsverfahren hinzu. Die Prozesse werden auf die tatsächlich verwendeten Komponenten zugeschnitten.
Brauchen wir dafür zwingend eine neue Plattform?
Nicht immer. Vorhandene Repositories, Pipelines, Registries und Überwachung können wichtige Aufgaben bereits erfüllen. Wir prüfen die Lücken und ergänzen passende Komponenten. Eine Neuanschaffung wird durch konkrete Anforderungen begründet.
Welche Bestandteile sollten versioniert werden?
Relevante Modelle oder Modellreferenzen, Code, Prompts, Konfigurationen, Testfälle und Datenstände sollten einem Release zugeordnet werden können. Die Umsetzung hängt vom Produkt und von der Datenhaltung ab. Sensible Daten werden nicht pauschal in ein Code-Repository kopiert.
Wie werden LLM-Ergebnisse sinnvoll getestet?
Ein repräsentativer Testsatz verbindet typische Aufgaben, Grenzfälle und fachliche Bewertungskriterien. Automatische Prüfungen können durch menschliche Bewertungen ergänzt werden. Ein Bewertungsmodell wird ebenfalls geprüft und ist nicht automatisch eine verlässliche Referenz.
Erkennt Monitoring automatisch jede Qualitätsverschlechterung?
Technische Signale zeigen beispielsweise Fehler, Antwortzeiten und Verbrauch. Fachliche Qualität benötigt geeignete Kriterien, Stichproben oder bewertete Ergebnisse. Wir beschreiben, was die Überwachung erfasst und welche Prüfung zusätzlich erforderlich ist.
Kann ein Modellwechsel ohne erneute Prüfung erfolgen?
Ein Wechsel kann Verhalten, Kosten und Ergebnisse verändern. Deshalb werden geeignete Vergleichstests und Freigaben vorgesehen. Bei externen Diensten wird geprüft, welche Versionierung und Änderungssteuerung tatsächlich verfügbar ist.
Wie funktioniert ein Rückfall auf den vorherigen Stand?
Anwendung, Konfiguration und zugehörige Artefakte müssen gemeinsam betrachtet werden. Datenänderungen oder externe Modellverfügbarkeit können Grenzen setzen. Ein geeignetes Rückfallverfahren wird deshalb für die konkrete Umgebung entworfen und erprobt.
Welche Kosten entstehen im laufenden Betrieb?
Relevant sind unter anderem Modellaufrufe oder Rechenkapazität, Speicherung, Evaluation, Datenverarbeitung und Betreuung. Die Messung sollte den gesamten Anwendungsfall erfassen. Infrastrukturverbrauch und laufende Dienstleistungen werden im Angebot getrennt ausgewiesen.
Lassen Sie uns konkret werden
Welche KI-Anwendung braucht einen verlässlichen Weg in den Betrieb?
Beschreiben Sie Ihren aktuellen Stand und die wichtigsten Qualitätsfragen. Wir definieren die nächsten Schritte für kontrollierte Releases und nachvollziehbare Ergebnisse.
MLOps & LLMOps
Dein nächster Schritt
Beschreibe kurz deinen Bedarf. Wir ordnen deine Anfrage dem passenden Team zu und klären mit dir die nächsten Schritte.
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