KI-Infrastruktur

Das Problem

Ihr Team hat einen KI-Prototyp, der auf dem Laptop funktioniert. Der Betrieb ist etwas anderes: Das Modell muss schnell und zu planbaren Kosten laufen, Werkzeuge müssen für Agenten freigegeben werden, ohne das ganze Unternehmen zu öffnen, und jemand muss nachweisen können, dass die Antworten auch nächsten Monat noch gut sind.

Was wir tun

• GPU- und LLM-Inferenz: Betrieb offener Modelle mit vLLM oder Triton auf Kubernetes, Autoscaling nach Warteschlange, gemessene Kosten pro Token und ein Plan für den Ausfall eines GPU-Knotens
• MCP-Server und -Gateways: Ihre internen Systeme für KI-Agenten verfügbar, mit Authentifizierung, Berechtigungen pro Tool, Rate Limits und Audit-Log, damit klar ist, wer was aufgerufen hat
• LLMOps: Deployment, Observability, Tracing und Rollback für modellbasierte Dienste, mit derselben Sorgfalt wie jedes andere Produktivsystem
• KI-Aufsicht und Evaluation: ein Evaluations-Harness, das bei jeder Änderung läuft, Qualitätsschranken in der CI und eine monatliche Auswertung, damit eine Änderung an Modell oder Prompt die Qualität nicht unbemerkt verschlechtert
• Governance-Grundlagen: Protokollierung und Punkte menschlicher Aufsicht, die Ihre Pflichten nach dem EU AI Act unterstützen, darunter KI-Kompetenz und Transparenz

Ergebnisse

• Inferenz, die schnell genug ist, mit Kosten pro Anfrage, die Sie benennen können
• Agenten, die nur die Werkzeuge erreichen, die Sie freigegeben haben
• Eine Testsuite für das Verhalten der KI, nicht nur für den Code
• Nachweise, die Sie einem Auditor oder Kunden zeigen können

Kontakt aufnehmen, um zu besprechen, was Sie betreiben möchten.