Vom ML-Prototyp zur Produktion auf AWS
Die meisten ML-Projekte kommen nie über das Notebook hinaus. Ich helfe Teams, produktionsreife ML-Infrastruktur zu bauen, die skaliert, sich selbst überwacht und Ihr Budget nicht sprengt.
70%
Reduktion der Inferenz-Kosten
10x
Schnelleres Model-Deployment
18x
AWS- & Scrum-zertifiziert
Das Problem
Teams schaffen es nicht, ML-Modelle zuverlässig von der Experimentierphase in die Produktion zu bringen.
SageMaker-Endpoints sind 23 Stunden am Tag idle und verbrennen Budget für ungenutzte Inferenz-Kapazität
Keine CI/CD-Pipeline für Modelle — Retraining und Deployment sind manuell und fehleranfällig
Model Drift bleibt wochenlang unerkannt und verschlechtert schleichend die Vorhersagequalität
Training-Jobs laufen auf teuren On-Demand-Instanzen statt auf Spot
Kein Feature Store — Feature Engineering wird teamübergreifend dupliziert
Mein Ansatz
ML-Infrastruktur-Audit
Ich analysiere Ihren aktuellen ML-Stack, identifiziere Engpässe und zeige den Weg vom POC zur produktionsreifen Infrastruktur auf.
Pipeline-Design & Implementierung
SageMaker Pipelines für automatisiertes Training, Validierung und Deployment. Model Registry für Versionskontrolle. Feature Store für gemeinsame Features.
Kostenoptimierte Inferenz
Serverless Inference Endpoints, Auto-Scaling-Policies und Multi-Model-Endpoints, um ungenutzte Kapazität zu eliminieren.
Monitoring & MLOps
Model-Quality-Monitoring, Data-Drift-Erkennung, automatische Retraining-Trigger und Alerting — damit Sie wissen, wenn Modelle nachlassen.
Passende Referenz
ML-Pipeline für Echtzeit-Betrugserkennung
Herausforderung
Ein Fintech-Startup musste sein Betrugserkennungsmodell von einem Jupyter Notebook in eine Echtzeit-Inferenz-Pipeline bringen, die 10.000+ Transaktionen pro Minute verarbeitet.
Lösung
SageMaker Pipeline mit automatisiertem Retraining, Feature Store für Echtzeit-Features und Multi-Model-Endpoint mit Auto-Scaling entworfen.
Ergebnisse
Model-Deployment-Zeit von 2 Wochen auf 4 Stunden reduziert. Inferenz-Kosten um 65% gesenkt durch Serverless Endpoints. Falsch-Positiv-Rate um 23% verbessert.
Was Sie bekommen
- Architekturdesign
- Pipeline-Implementierung
- Deployment-Strategie
- Monitoring-Setup
- Kostenanalyse
ML-Infrastruktur-Review
Ab 1.999 €
Umfassende Analyse Ihres ML-Stacks mit umsetzbarer Optimierungs-Roadmap
Bereit loszulegen?
Zusammenarbeitsmodelle