ML-Modelle produktiv halten: MLOps-Plattform
Modelle laufen irgendwie – aber niemand weiß wie, wann zuletzt trainiert, ob sie noch funktionieren. MLOps professionalisiert Training, Deployment und Monitoring.
MLOps-Plattform: ML-Modelle professionell in Produktion
Das häufigste ML-Problem im Mittelstand: Modelle laufen irgendwie, aber niemand weiß genau wie, wann sie zuletzt trainiert wurden oder ob sie noch funktionieren. Kein Versionierungssystem, kein automatisches Retraining, keine Performance-Überwachung – bis ein Modell stille Fehler produziert und jemand es im Reporting bemerkt. Pexon Consulting baut eine MLOps-Plattform auf MLflow und Databricks oder Azure ML: automatisiertes Retraining bei Drift, versionierte Experimente, One-Click-Deployment, A/B-Testing neuer Modellversionen, kontinuierliches Performance-Monitoring. Setup 25.000 EUR, produktiv in 8 bis 10 Wochen.
Vorteile der MLOps-Plattform
ML-Modelle versioniert, deploybar, überwacht. Kein Chaos mehr auf Laptops und Cronjobs.
Experiment-Tracking
Alle Trainingsläufe mit Hyperparametern, Metriken und Daten-Snapshots versioniert. MLflow oder Databricks ML.
Automatisiertes Retraining
Pipeline triggert bei Datendrift oder Kalender-Schedule. Neues Training, Evaluation, automatisches Deployment wenn besser.
Performance-Monitoring
Prediction-Qualität kontinuierlich gemessen. Alert bei Degradation. Kein Modell produziert unbemerkt schlechte Vorhersagen.
Ab wann macht MLOps-Plattform für ML-Modelle Sinn?
Die MLOps-Plattform eignet sich für Head of Data Science, CDO oder CTO in DACH-Unternehmen mit 300 bis 3.000 Mitarbeitern. Typisch: mehr als 2 produktive ML-Modelle oder aktives Data-Science-Team. Modelle laufen als Skripte auf Laptops oder vergessene Cronjobs, kein Deployment-Prozess, Modell-Updates erfordern manuelle Eingriffe.
Mehr als 2 produktive ML-Modelle, kein zentrales Tracking
Modelle als Skripte auf Laptops oder Cronjobs
Kein Deployment-Prozess, Modell-Updates manuell
Verwandte Lösungen
Ausgewählte Lösungsbereiche aus unserem Portfolio
Anwendungsfälle: MLOps im Mittelstand
Von Experiment-Tracking bis Performance-Monitoring.
Experiment-Tracking und Modell-Registry
Alle Trainingsläufe, Modellversionen, Metriken zentral. Welche Version läuft produktiv? Welche ist in Staging? Wer hat wann deployt?
MLflow oder Databricks ML Experiment-Tracking
Modell-Registry: Production, Staging, Archiv
Alle Hyperparameter und Metriken versioniert
Automatisiertes Retraining und Deployment
Bei Datendrift oder Zeitplan: neues Training, Evaluation, automatisches Deployment wenn besser. Kein manueller Eingriff.
Retraining-Pipeline bei Drift oder Schedule
Evaluation automatisch, Deployment wenn Metrik besser
Model Serving: REST-API oder Batch-Job
Performance-Monitoring und A/B-Testing
Prediction-Qualität kontinuierlich gemessen. A/B-Testing: neue Modellversion gegen alte mit Traffic-Split. Alert bei Degradation.
Performance-Monitoring je Modell
A/B-Testing neue Version gegen alte
Alert bei Degradation, Latenz-Monitoring
Kernfunktionen: Was steckt im Paket?
Sechs Gründe für die MLOps-Plattform von Pexon Consulting.
MLflow und Databricks oder Azure ML
Bewährte MLOps-Tools. MLflow für Experiment-Tracking, Databricks oder Azure ML für Deployment. Skalierbar, enterprise-tauglich.
Versionierung vollständig
Code, Daten-Snapshot, Hyperparameter, Metrik – alles versioniert. Reproduzierbar, auditierbar.
Automatisches Retraining
Bei Drift oder Schedule: Training, Evaluation, Deployment. Kein manuelles Nachziehen.
One-Click-Deployment
Modell aus Registry zu API-Endpoint oder Batch-Job. Ohne manuellen Eingriff, dokumentiert.
Performance-Monitoring
Prediction-Qualität und Latenz überwacht. Alert bei Degradation. Kein Modell produziert unbemerkt Fehler.
Mittelstand-spezifisch
Zugeschnitten auf 2 bis 20 produktive Modelle. Kein überdimensioniertes Enterprise-Setup.
Unser Ansatz: In 3 Phasen zum Erfolg
Unser bewährter Ansatz liefert schnelle Ergebnisse und schafft eine nachhaltige Lösung, die mit Ihnen wächst.
Phase 1: Experiment-Tracking und Registry
Phase 1
MLflow oder Databricks ML einrichten. Bestehende ML-Projekte migrieren. Modell-Registry mit Staging und Production.
- MLflow oder Databricks ML Setup
- Migration bestehender ML-Projekte
- Modell-Registry Workflow
Phase 2: Retraining und Deployment
Phase 2
Automatisierte Retraining-Pipelines für Top-3 produktive Modelle. Model Serving als REST-API oder Batch-Job.
- Retraining-Pipelines bei Drift oder Schedule
- Model Serving API oder Batch
- CI/CD-Integration Deployment
Phase 3: Monitoring und Schulung
Phase 3
Performance-Monitoring je Modell. Schulung Data-Science-Team: MLflow Workflows, Deployment, Monitoring.
- Performance-Monitoring-Dashboard je Modell
- Alert bei Degradation
- Schulung Data-Science-Team 1 Tag
Sichern Sie sich Ihre kostenfreie Erstberatung
Analyse Ihres individuellen Bedarfs
Erste Empfehlungen zu passenden Produkten und Umsetzungsstrategien
Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
Ihr Nutzen auf einen Blick: Von „Vorher“ zu „Nachher“
ML-Betrieb vorher und nachher.
Vorher
Modelle auf Laptops oder Cronjobs, niemand weiß genau wie
Kein Versionierungssystem, Reproduzierbarkeit unmöglich
Modell-Updates manuell, fehleranfällig
Keine Performance-Überwachung, Degradation unbemerkt
Nachher
Experiment-Tracking, Modell-Registry, alles versioniert
Automatisches Retraining bei Drift oder Schedule
One-Click-Deployment, dokumentiert, reproduzierbar
Performance-Monitoring, Alert bei Degradation
Doppelter Mehrwert für Ihr Unternehmen
Für Head of Data Science und CTO
Reproduzierbarkeit: Code, Daten, Hyperparameter versioniert. Jedes Modell reproduzierbar, auditierbar. Kein Wissen nur in Köpfen.
Skalierbare Modell-Landschaft: Von 2 auf 20 Modelle ohne Chaos. Einheitlicher Prozess für alle. Onboarding neuer Data Scientists vereinfacht.
Planbare Investition: Setup 42.000 EUR, 2.600 EUR monatlich. Transparent, keine versteckten Kosten.
Für Data Scientists
Experiment-Tracking: Alle Läufe zentral, Metriken vergleichbar. Kein Excel für Experimente, keine verlorenen Konfigurationen.
Deployment ohne DevOps-Warteschlange: One-Click-Deployment aus Registry. Kein manuelles Kopieren, kein Risiko falscher Version.
Performance sichtbar: Monitoring-Dashboard je Modell. Degradation sofort erkennbar, Retraining rechtzeitig.
MLOps-Plattform Setup
Experiment-Tracking, Modell-Registry, Retraining-Pipelines, Model Serving, Performance-Monitoring. Produktiv in 8 bis 10 Wochen.
Ihre Investition
ab 25.000 EUR
MLflow oder Databricks ML Setup
Migration bestehender ML-Projekte
Retraining-Pipelines Top-3 Modelle
Model Registry und Deployment
Performance-Monitoring je Modell
Schulung Data-Science-Team 1 Tag
100% unverbindlich mit echtem Mehrwert
Erfahren Sie mehr über unsere Azure Consulting Leistungen.
Ihre Experten
Wir verbinden strategisches Know-how mit technologischer Exzellenz.
Phillip Pham
Geschäftsführer
Constantin Budin
Lead Consultant Data & AI
100% unverbindlich mit echtem Mehrwert
Häufige Fragen
Zusammenfassung einiger Fragen unserer Kunden
MLflow oder Azure ML?
MLflow plattformunabhängig, gut mit Databricks. Azure ML für reines Microsoft-Ökosystem. Wir empfehlen im Assessment.
Welche Modelle können migriert werden?
Sklearn, XGBoost, PyTorch, TensorFlow – MLflow unterstützt alle gängigen Frameworks. Custom-Modelle über Wrapper.
Was passiert bei Retraining?
Pipeline trainiert neues Modell, evaluiert gegen aktuelle Version. Wenn Metrik besser: automatisches Deployment. Sonst: alte Version bleibt.
Wie wird Performance überwacht?
Ground-Truth wo verfügbar, oder Proxy-Metriken. Latenz, Verteilungen, Stichproben. Alert bei signifikantem Abfall.
Wie lange dauert die Implementierung?
8 bis 10 Wochen vom Projektstart bis produktivem Einsatz. Abhängig von Anzahl Modelle und Komplexität.
Aktuelles Fachwissen zu Data & AI
Architektur Workshop KI-Plattform: Kontrollplane und Fläche
Was ein Architektur Workshop für die KI-Plattform klären muss: Kontrollplane, Foundry-Fläche, Owner und erster Prozess. Ohne öffentliche Preisliste.
Azure AI Foundry an LiteLLM: Fläche statt zweite Kontrollplane
Azure AI Foundry als Microsoft-Fläche am LiteLLM-Gateway: Katalog in Azure, Keys und Spend in einer Kontrollplane.
M365 Tenant Health Check: CIS-Benchmark 2026
M365 Tenant Health Check nach CIS-Benchmark: bis zu 120 Prüfungen, deutscher Report mit Empfehlungen, Ergebnis in 3 Wochen, 4.800 EUR Festpreis.
Sichern Sie sich Ihre kostenfreie Erstberatung
Analyse Ihres individuellen Bedarfs
Erste Empfehlungen zu passenden Produkten und Umsetzungsstrategien
Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
Sie suchen einen Partner für Ihr Projekt?
Wir geben unser Bestes, um Sie zufriedenzustellen.
Auf der Suche nach einem spannenden Job?
Schau dir jetzt unsere offenen Stellen an und finde deinen neuen Job bei Pexon.