KI zuverlässig betreiben. Auch nach dem Go-live.
Wir etablieren MLOps und LLMOps für produktive ML-Modelle, GenAI-Anwendungen und AI Agents auf Databricks. Damit Qualität, Kosten, Governance und Lifecycle im laufenden Betrieb kontrollierbar bleiben und neue KI-Use-Cases auf gemeinsamen Standards aufbauen.
Diese Unternehmen vertrauen uns.
Wann wird euer KI-Betrieb zum Risiko?
Ein produktiver Endpunkt allein schafft noch keinen belastbaren Betrieb. Die eigentlichen Risiken entstehen bei Qualität, Veränderungen, Kosten und Verantwortung.
Modellqualität verändert sich unbemerkt
Prediction Drift, Feature Drift und Datenprobleme werden erst sichtbar, wenn Entscheidungen oder Geschäftsprozesse bereits betroffen sind.
GenAI liefert unkontrollierte Ergebnisse
RAG-Systeme, Assistenten und Agents laufen produktiv, aber systematische Evaluation, Guardrails und Output-Kontrollen fehlen.
Retraining und Aktualisierung erfolgen auf Zuruf
Modelle, Prompts und Retrieval-Komponenten werden manuell oder verspätet aktualisiert. Ein nachvollziehbarer Lifecycle ist nicht etabliert.
Jeder neue Use Case erhöht die Komplexität
Deployment, Monitoring, Evaluation und Betrieb werden für jede Anwendung neu gelöst. Wiederverwendung bleibt gering und der Betriebsaufwand wächst.
Kosten und Verantwortung sind nicht transparent
Serving, Inference und GPU-Nutzung lassen sich einzelnen Use Cases nur schwer zuordnen. Gleichzeitig fehlen klare Entscheidungen zu Freigaben, Fallbacks und Ownership.
Was sich mit MLOps und LLMOps verändert
Belastbarer KI-Betrieb verbindet Monitoring, Evaluation, Lifecycle, Kostensteuerung und Governance in einem gemeinsamen Betriebsmodell.
Vorher
Nachher
Qualität
Veränderungen
Skalierung
Kosten
Ein geschlossener Lifecycle für produktive KI
Modelle und GenAI-Anwendungen werden entwickelt, validiert, registriert, ausgerollt und im Betrieb beobachtet. Signale aus der Produktion fließen kontrolliert zurück in Entwicklung, Retraining oder Rollback. Unity Catalog, MLflow, Feature Store und Vector Search schaffen dabei die Grundlage für Lineage, Zugriff, Auditierbarkeit und Ownership.
Entwickeln und validieren
- Experimente, Features, Prompts und Retrieval-Logik
- fachliche und technische Qualitätsmetriken
- reproduzierbare Evaluationsläufe
- dokumentierte Freigabekriterien
Registrieren und deployen
- Modell- und Prompt-Versionierung
- Registry und Freigabestatus
- Canary-, Shadow- und schrittweise Rollouts
- automatisierte Deployment-Prozesse
Beobachten und reagieren
- Prediction Drift und Feature Drift
- Antwortqualität und Halluzinationen
- Latenz, Nutzung und Kosten
- Retraining, Promotion und Rollback
Welcher MLOps- oder LLMOps-Einstieg passt zu euch?
Nicht jedes Team braucht sofort den maximalen Reifegrad. Wir starten dort, wo heute das größte Betriebsrisiko liegt.
ML Lifecycle Management
Für Unternehmen mit produktiven Modellen, deren Qualität, Versionen und Retraining kontrolliert werden müssen.. Passt, wenn: Ihr braucht kontrollierte Modellversionierung und Rollouts.
- Betrieb von MLflow und Model Registry
- Monitoring für Drift, Datenqualität und Modellleistung
- automatisierte Retraining- und Validierungspipelines
- kontrollierte Modellversionierung und Rollouts
- CI/CD für ML-Workloads
- dokumentierte Ownership und Freigaben
GenAI und RAG Operations
Für produktive Assistenten, RAG-Systeme und GenAI-Anwendungen, deren Antwortqualität und Kosten laufend gesteuert werden müssen.. Passt, wenn: Ihr braucht systematische LLM- und RAG-Evaluation.
- systematische LLM- und RAG-Evaluation
- Monitoring für Qualität, Halluzinationen, Nutzung und Kosten
- Prompt- und Retrieval-Versionierung
- Guardrails und Fallback-Mechanismen
- kontrollierte Aktualisierung von Modellen, Prompts und Wissensbasen
- Feedback-Loops für kontinuierliche Verbesserung
AI Governance und Compliance
Für sensible oder regulierte Use Cases mit erhöhten Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Kontrolle.. Passt, wenn: Ihr braucht Audit Trails und dokumentierte Freigaben.
- Rollen, Ownership und Entscheidungsprozesse
- Model Cards und dokumentierte Freigaben
- Audit Trails und Lineage
- Risiko- und Qualitätsklassen
- Human-in-the-Loop und Eskalationswege
- verbindliche Standards für Modelle, GenAI und Agents
Vom Deployment zum belastbaren KI-Betrieb
Drei Phasen, klare Prioritäten und ein Betriebsmodell passend zu euren Workloads.
1. Bewerten
Wir analysieren produktive Modelle, GenAI-Anwendungen und Agents sowie die bestehenden Prozesse für Monitoring, Evaluation, Deployment und Governance. Ergebnis: Transparenter Status quo und priorisierte Betriebsrisiken.
2. Stabilisieren
Wir schließen die kritischsten Lücken und etablieren die erforderlichen Standards für Monitoring, Evaluation, Lifecycle und Governance. Ergebnis: Stabilisierte Workloads und belastbare Grundlage für den Regelbetrieb.
3. Betreiben und verbessern
Wir überwachen die vereinbarten Workloads, bewerten Qualität und Kosten und steuern Retraining, Aktualisierung und Optimierung über klare Prozesse. Ergebnis: Kontrollierbarer KI-Betrieb mit regelmäßigen Reviews.
Statt theoretischer Konzepte haben wir eine pragmatische, maßgeschneiderte Lösung bekommen, die unsere Data-Science-Projekte robuster macht und uns optimal für zukünftige AI- und GenAI-Use-Cases aufstellt.
Warum Unternehmen MLOps und LLMOps mit ruhrdot aufbauen
Data-, Plattform- und KI-Betrieb aus einem Team, Evaluation als Betriebsdisziplin.
Data-, Plattform- und KI-Betrieb aus einem Team
Wir verstehen die Datenflüsse, Databricks-Plattform und AI-Workloads gemeinsam. Dadurch entstehen weniger Verantwortungslücken zwischen Modell, Daten und Infrastruktur.
Evaluation als Betriebsdisziplin
Qualität wird regelmäßig anhand definierter fachlicher und technischer Metriken überprüft. Entscheidungen zu Retraining, Rollback oder Freigabe werden nachvollziehbar.
Der passende Reifegrad für euren Use Case
Wir richten Prozesse und Kontrollen nach Risiko, Kritikalität und Skalierungsbedarf aus. So bleibt der Betrieb wirksam und beherrschbar.
Track Record
Jahre Data- und ML-Erfahrung
ML- und GenAI-Use-Cases
Databricks-Zertifizierungen
Consultants und Developer
abgedeckte Branchen
Wo entstehen heute die größten Risiken in eurem KI-Betrieb?
In einem ersten Gespräch klären wir, welche produktiven Workloads heute laufen, wo Qualität und Lifecycle nicht ausreichend kontrolliert sind und welcher Einstieg zu eurem Reifegrad passt.
Unsere Experten
