PLATFORM LÖSUNG

MLOps auf Kubernetes

Die komplette ML-Plattform auf Kubernetes – vom Experiment über das Training bis zur produktiven Inference. Model Registry, automatisierte Workflows und GPU-Orchestrierung. EU-compliant, reproduzierbar und auf Ihrer Infrastruktur.

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Warum ML in Produktion so schwer ist

Ein Modell im Notebook zu trainieren ist einfach. Es reproduzierbar, auditierbar und zuverlässig in Produktion zu betreiben – das ist die eigentliche Herausforderung. Besonders in regulierten Umgebungen, wo Nachvollziehbarkeit und Compliance Pflicht sind.

Experiment-Chaos: Data Scientists trainieren Modelle in lokalen Notebooks ohne Versionierung. Welches Modell mit welchen Daten und Hyperparametern trainiert wurde, ist Wochen später nicht mehr nachvollziehbar.
Kein Weg in die Produktion: Der Übergang vom Experiment zum produktiven Service dauert Monate. Ops-Teams verstehen die Modelle nicht, Data Scientists verstehen die Infrastruktur nicht. Die Lücke ist riesig.
Compliance & Auditierbarkeit: DSGVO, EU AI Act und branchenspezifische Regulierung verlangen Nachvollziehbarkeit: Welche Daten wurden verwendet? Welches Modell trifft Entscheidungen? Wer hat es freigegeben? Ohne eine MLOps-Plattform ist das nicht beantwortbar.

Was wir bauen

Eine durchgängige MLOps-Plattform auf Kubernetes – vom Feature Store über das Training bis zur produktiven Inference mit Model Registry und Monitoring.

Experiment Tracking: MLflow oder Weights & Biases (self-hosted) auf Kubernetes. Jedes Experiment mit Hyperparametern, Metriken, Artefakten und Code-Version automatisch versioniert und vergleichbar.
Training auf GPU-Clustern: Distributed Training mit PyTorch, TensorFlow und JAX auf Kubernetes. NVIDIA GPU Operator, MIG und Autoscaling. Training-Jobs als Kubernetes-native Workloads mit Kubeflow oder Argo.
Model Registry & Governance: Zentrales Register aller Modelle mit Staging-Workflow (Dev, Staging, Production). Model Cards, Approval Gates und Audit-Trail. Wer hat welches Modell wann freigegeben?
ML-Pipelines & Feature Store: Automatisierte Pipelines für Feature Engineering, Training, Evaluation und Deployment. Feast oder custom Feature Store für konsistente Features in Training und Inference.
Inference & Serving: Model Serving mit KServe, Triton oder vLLM auf Kubernetes. A/B-Testing, Canary Deployments und Autoscaling basierend auf Latenz und Queue-Tiefe. GPU und CPU-Inference.
Monitoring & Drift Detection: Kontinuierliches Monitoring von Prediction-Qualität, Data Drift und Concept Drift. Automatisierte Alerts und Retraining-Trigger wenn Modellperformance sinkt.

Open-Source-Stack

Kein proprietärer ML-Stack. Alles Open Source, alles auf Kubernetes, alles unter Ihrer Kontrolle.

MLflow: Experiment Tracking & Registry
Kubeflow: ML Pipelines & Training
KServe: Model Serving
Triton / vLLM: GPU Inference
PyTorch / TensorFlow: Training Frameworks
Feast: Feature Store
Argo Workflows: Pipeline Orchestration
Seldon / Evidently: Monitoring & Drift
DVC: Data Versioning
NVIDIA GPU Operator: GPU Management
JupyterHub: Notebooks
Label Studio: Data Labeling

Use Cases

ML-Modelle, die auf unserer Plattform produktiv laufen – in regulierten Branchen mit echtem Business-Impact.

Kreditscoring & Risikobewertung: ML-Modelle für Bonitätsprüfung in Banken. Nachvollziehbare Feature-Pipelines, Bias-Monitoring und Modell-Freigabe-Workflow für BaFin-Audits.
Predictive Maintenance: Vorhersage von Maschinenausfällen auf Sensor- und Vibrationsdaten. Automatisiertes Retraining bei Concept Drift – für Fertigung, Energie und Automotive.
Fraud Detection: Echtzeit-Anomalie-Erkennung auf Transaktionsdaten. Feature Store für konsistente Features, A/B-Testing neuer Modelle und Latenz-optimierte Inference.
Computer Vision & Qualitätsprüfung: Defekt-Erkennung auf Kamerabildern in der Produktion. GPU-Training auf annotierten Bilddaten, Edge-Inference und kontinuierliches Labeling mit Label Studio.
Demand Forecasting: Nachfrageprognosen für Supply Chain und Lageroptimierung. Time-Series-Modelle mit automatisiertem Retraining bei sich ändernden Marktbedingungen.
NLP & Dokumentenverarbeitung: Klassifikation, Extraktion und Zusammenfassung von Verträgen, Rechnungen und Berichten. Fine-getunte Sprachmodelle auf Ihren Domänendaten.

Klingt interessant?

Wir zeigen Ihnen in einem kurzen Gespräch, wie das konkret für Ihr Unternehmen aussehen kann.

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Wie wir arbeiten

Vom ersten Experiment zur produktionsreifen ML-Plattform – reproduzierbar, auditierbar und skalierbar.

ML Assessment

Analyse bestehender ML-Workloads, Infrastruktur und Compliance-Anforderungen. Welche Modelle laufen bereits? Wo fehlt Reproduzierbarkeit?

Plattform aufbauen

MLOps-Stack auf Kubernetes deployen, GPU-Cluster konfigurieren, ersten Use Case end-to-end implementieren – vom Training bis zum Serving.

Skalierung & Governance

Weitere Teams und Use Cases onboarden. Model Registry, Approval-Workflows und Monitoring ausbauen. Compliance-Dokumentation automatisieren.

Enablement & Betrieb

Wissenstransfer an Data Scientists und ML Engineers. Runbooks, Schulungen und optionaler Managed Service für Betrieb und GPU-Optimierung.

Messbare Ergebnisse

10x: schnellerer Weg vom Experiment zur Produktion
100%: reproduzierbare & auditierbare ML-Pipelines
60%: geringere GPU-Kosten durch Kubernetes-Orchestrierung
8 Wo.: bis zur produktionsreifen MLOps-Plattform

Open Source & Community

Autovia ist Mitglied der Cloud Native Computing Foundation und der Linux Foundation. Wir bauen auf offene Standards, tragen aktiv zu Open-Source-Projekten bei und bringen dieses Wissen direkt in Ihre Plattformen ein.

Cloud Native Computing Foundation Mitglied

Jan Wiegelmann

CEO & Gründer, Autovia

Vom Experiment zur Produktion – zuverlässig und compliant

Ich zeige Ihnen gerne, wie eine MLOps-Plattform auf Kubernetes Ihre ML-Modelle zuverlässig in Produktion bringt – reproduzierbar, auditierbar und EU-compliant. Starten Sie mit einem kostenlosen ML Assessment — wir zeigen Ihnen den Weg vom Notebook zur Produktion.