Von der ersten Modellidee bis zum produktiven Deployment in großem Maßstab.
Dedizierte NVIDIA A100 und H100 Cluster für Large Language Models, Computer Vision und Deep Reinforcement Learning. Vollständig verwaltete Umgebung mit automatischer Skalierung und Optimierung für verschiedene Framework-Anforderungen.
Ideal für: Unternehmen, die große Modelle trainieren und dabei maximale Performance benötigen. Besonders geeignet für Transformer-Architekturen, Multi-Modal-Modelle und wissenschaftliches Computing.
Komplette Infrastruktur für den gesamten ML-Lifecycle. Von Experiment-Tracking über Model Registry bis zu automatisiertem Deployment und Monitoring in Produktionsumgebungen. Gebaut für Teams, die dutzende Modelle parallel entwickeln und betreiben.
Ideal für: Data Science Teams, die von Ad-Hoc-Experimenten zu strukturierten ML-Prozessen wechseln wollen. Perfekt für Unternehmen mit Compliance-Anforderungen und Audit-Pflichten.
Hochperformante Serving-Infrastruktur für produktive KI-Modelle. Optimiert für niedrige Latenz und hohen Durchsatz mit automatischer Load-Balancing und intelligenter Ressourcen-Allokation basierend auf Request-Patterns.
Ideal für: Anwendungen, die Echtzeit-Vorhersagen benötigen. Recommendation Engines, Chatbots, Fraud Detection, personalisierte Inhalte und alle Services, bei denen jede Millisekunde zählt.
Skalierbare Dateninfrastruktur für Training und Inference. Verarbeitung großer Datenmengen mit Apache Spark, Kafka und modernen Data Lakes. Gebaut für Unternehmen, die Terabytes an Trainingsdaten verarbeiten müssen.
Ideal für: Organisationen mit großen, verteilten Datenquellen. Besonders wertvoll für Computer Vision (Bildverarbeitung), NLP (Textkorpora) und Time-Series-Analysen.
Vollständig konfigurierte Development-Infrastruktur mit JupyterHub, VS Code Server, Git-Integration und vorinstallierten ML-Frameworks für Ihre Data Science Teams. Jeder Entwickler erhält eine isolierte, reproduzierbare Umgebung.
Ideal für: Teams, die schnell mit ML-Projekten starten wollen, ohne Wochen mit Setup zu verbringen. Perfekt für Onboarding neuer Data Scientists und für Experimente mit neuen Frameworks.
Maßgeschneiderte Infrastruktur-Architektur für spezifische Anforderungen. Wir analysieren Ihre Workloads, Performance-Ziele und Budget-Constraints und entwickeln eine optimale Lösung.
Ideal für: Unternehmen mit einzigartigen Anforderungen, die nicht in Standard-Pakete passen. Auch für hybride Setups (On-Premise + Cloud) und besondere Compliance-Szenarien.
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