Modelloptimierung und Deployment
Ein Modell, das im Labor funktioniert, aber in der Produktion nicht standhält, ist wertlos.
Ein KI-Modell zu bauen ist nur die Hälfte der Arbeit. Die andere Hälfte ist es zum Laufen zu bringen — in der Produktion, im realen Maßstab, mit den Latenz-, Hardware- und Kosteneinschränkungen, die der Kontext auferlegt. Hier scheitern die meisten Projekte.
Wir entwerfen die gesamte Pipeline vom Modell bis zum Produktions-Output: Leistungsoptimierung, Reduzierung der Rechenanforderungen, Deployment auf Cloud-, On-Premise- oder Edge-Infrastruktur.
Probleme, die wir lösen
Blockiertes Wissen, kritische Abhängigkeiten und Ineffizienzen, die das Wachstum bremsen
Modelle zu schwer für den operativen Kontext
Ein ohne Hardware-Einschränkungen trainiertes Modell kann nicht auf Edge, Mobile oder Hardware mit begrenzten Ressourcen eingesetzt werden.
Inakzeptable Latenz in der Produktion
Langsame Inferenz bedeutet blockierte Pipelines, wartende Nutzer, Echtzeitsysteme, die nicht standhalten.
Außer Kontrolle geratene Inferenzkosten
Große Modelle auf teuren GPUs kosten viel. Mit Quantisierung, Pruning und Destillation werden ähnliche Leistungen zu einem Bruchteil der Kosten erzielt.
Nicht erkannter Drift und Degradation
Ein Modell in der Produktion degradiert mit der Zeit. Ohne aktives Monitoring wird es erst bemerkt, wenn das Problem bereits groß ist.
Anwendungsfälle
Echte Projekte, messbare Ergebnisse
Computer-Vision- und Audio-Modelle optimiert für den Betrieb auf Hardware mit begrenzten Rechenress…
Optimierung für Edge- und Mobile-Hardware-Deployment
Computer-Vision- und Audio-Modelle optimiert für den Betrieb auf Hardware mit begrenzten Rechenressourcen: Footprint-Reduzierung durch Quantisierung, Pruning und Knowledge Distillation.
Konfiguration skalierbarer Model-Serving-Stacks — TorchServe, Triton Inference Server, vLLM — zur V…
Serving und Produktionsinfrastruktur
Konfiguration skalierbarer Model-Serving-Stacks — TorchServe, Triton Inference Server, vLLM — zur Verarbeitung hoher Volumina mit kontrollierter Latenz.
End-to-End-MLOps-Pipeline: Modell-Versionierung, CI/CD für Updates, Leistungs-Monitoring in der Pro…
MLOps und Produktions-Monitoring
End-to-End-MLOps-Pipeline: Modell-Versionierung, CI/CD für Updates, Leistungs-Monitoring in der Produktion, automatische Drift- und Degradationserkennung.
Technologie-Ecke
Die Architektur und Technologien, die den Unterschied machen
Unsere Projekte stützen sich nicht auf vorgefertigte Lösungen. Jedes System wird auf der richtigen Architektur für das spezifische Problem aufgebaut — und die Technologiewahl macht den Unterschied zwischen einem Tool, das in der Demo funktioniert, und einem, das in der Produktion standhält.
Modelloptimierung
- ✓ Quantisierung (INT8, INT4)Reduzierung der Hardware-Anforderungen ohne signifikante Leistungseinbuße
- ✓ Strukturiertes und unstrukturiertes Pruningzur Vereinfachung der Architektur
- ✓ Knowledge DistillationLeistung großer Modelle auf leichtere Architekturen übertragen
- ✓ Kompilierung und OptimierungTensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO für spezifische Hardware-Ziele
Model Serving und MLOps
- ✓ Triton Inference Server, TorchServe, vLLMDeployment für LLM- und Vision-Modelle
- ✓ CI/CD für automatisierte Updatesmit Regressionstests
- ✓ Produktions-MonitoringLatenz, Durchsatz, Output-Qualität, Data Drift
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