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Wir analysieren Ihre vorhandenen Modell-Pipelines, Cloud-Ressourcen und Deployment-Ziele für ein MLOps-Konzept.
Wir bauen automatisierte Trainings- und Validierungs-Pipelines mit Kubeflow oder Airflow für verlässliche Modelle.
Wir konfigurieren MLflow oder Weights & Biases, um Parameter und Metriken zu protokollieren und Modellversionen zu verwalten.
Wir entwickeln CI/CD-Pipelines, um Modelle in Docker-Containern zu paketieren und automatisch auf Kubernetes zu verteilen.
Wir implementieren Prometheus-Dashboards zur Echtzeit-Überwachung von Datendrift, Konzeptdrift und Latenzen.
Wir bauen automatisierte Retraining-Schleifen, die bei Drift-Alarmen ausgelöst werden und Produktivmodelle selbsttätig aktualisieren.
Wir glauben an radikale Transparenz. Sie werden immer wissen, wo Ihr Projekt steht und was als nächstes kommt.
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