Wir konzipieren und betreiben die Infrastruktur hinter Ihren KI-Workloads (GPU-Rechenleistung, Model Serving, Vektordatenbanken und MLOps-Pipelines), sicher, beobachtbar und mit GPU-Kosten unter Kontrolle.
Was wir tun
Auswahl zwischen verwalteten Diensten und On-Demand-, Spot- oder reservierten GPU-Kapazitäten auf AWS, Azure, Google Cloud, OVHcloud, Hetzner Cloud, UpCloud und Private Clouds, passend zur tatsächlichen Trainings- und Inferenzlast.
GPU-Node-Pools, Autoscaling und Job-Scheduling auf EKS, AKS oder GKE, mit Ray oder Kubeflow für verteiltes Training und Batch-Inferenz.
Inferenz mit niedriger Latenz über vLLM, NVIDIA Triton oder KServe sowie privater Zugriff auf Azure OpenAI, Amazon Bedrock oder Vertex AI.
Feature-Pipelines und Vektordatenbanken wie pgvector, Qdrant oder Azure AI Search, synchron mit den Quelldaten.
Experiment-Tracking, Model Registry, automatisierte Deployments und Monitoring von Latenz, Kosten pro Anfrage und Model Drift.
Private Netzwerke, Secrets-Management, Zugriffskontrolle auf Modelle und Daten sowie Audit-Logs, auf die sich Ihre Compliance verlassen kann.
Technologien
Wir sind an keinen Anbieter gebunden: Wir arbeiten in Public und Private Clouds und richten uns nach Ihrer Umgebung, Ihren Lizenzen und den Kompetenzen Ihres Teams. Diese Werkzeuge setzen wir in diesem Bereich am häufigsten ein.
Verwandte Leistungen
Cloud-native Entwicklung, Deployment und Migration auf AWS, Azure, Google Cloud, OVHcloud, Hetzner Cloud, UpCloud und Private Clouds, gefolgt von Wartung sowie Kosten- und Performance-Optimierung nach der Migration.
FinOps-Praktiken, Rightsizing und Commitment-Planung, die Ihre Rechnungen für AWS, Azure und Google Cloud senken, ohne die Performance zu beeinträchtigen.
Managed Betrieb Ihrer Cloud-Umgebungen: 24/7-Monitoring, Patching, Backups, Upgrades und Incident Response.
Beschreiben Sie, wo Sie heute stehen und was Sie erreichen möchten. Wir schlagen Ihnen einen konkreten ersten Schritt vor und unterzeichnen auf Wunsch vor jedem technischen Gespräch eine NDA.
