GPU & Inferenz
Hardware, Beschleuniger, Quantisierung, Skalierung und Ausfallsicherheit an Workloads anpassen.
AOIT AI Solutions · Modelle verlässlich betreiben
KI-Infrastruktur und LLMOps für den Betrieb
Produktive KI benötigt mehr als Rechenleistung. Wir verbinden GPU- und Inferenzplattformen mit Modellregistrierung, sicheren Endpunkten, Qualitätsprüfungen, Kostenkontrolle, Protokollierung und geregelten Updates. So bleibt nachvollziehbar, welche Modellversion mit welchen Daten und Richtlinien im Einsatz ist.
Ihr Ergebnis
Eine skalierbare KI-Plattform mit kontrollierten Modellversionen, messbarer Qualität und transparenten Betriebskosten.
Model Gateway
Zentrale, abgesicherte Zugänge zu internen und externen Modellen mit Richtlinien und Kostenlimits.
Evaluation & Observability
Qualität, Latenz, Tokenverbrauch, Fehler, Drift und sicherheitsrelevante Ereignisse überwachen.
Modell-Lifecycle
Versionen, Freigaben, Rollback, Tests und Änderungen kontrolliert in den Betrieb überführen.
Mögliche Anwendungsfälle
So wird das Thema im Alltag konkret
Die folgenden Beispielszenarien zeigen mögliche Einsätze, keine zugesagten Kundenergebnisse. Machbarkeit und Nutzen werden mit Ihren Systemen und freigegebenen Daten geprüft.
Vom Einzelpilot zum Teamdienst
- Ausgangslage
- Ein Wissensassistent funktioniert für einzelne Nutzer, soll aber gleichzeitig mehrere Teams bedienen.
- Möglicher Ablauf
- Repräsentative Anfragen prüfen Parallelität, Antwortlänge, Speicherbedarf und Laufzeit. Daraus werden Plattformgröße und Lastgrenzen abgeleitet.
- Kontrolle
- Bei Überlast gelten Warteschlange, Limits oder definierte Ersatzabläufe statt unkontrollierter Mehrkosten.
- Prüfbares Ergebnis
- Ergebnis sind gemessene Leistungswerte und ein Kapazitätsplan für den vereinbarten Nutzungsumfang.
Modellwechsel kontrolliert ausrollen
- Ausgangslage
- Ein neues Modell verspricht bessere Antworten oder geringere Kosten.
- Möglicher Ablauf
- Die neue Version wird gegen denselben freigegebenen Testkatalog wie die bestehende Lösung geprüft und zunächst begrenzt eingeführt.
- Kontrolle
- Qualität, Sicherheit und Datenzugriffe müssen die Abnahmekriterien erfüllen. Eine Rückkehr zur freigegebenen Version bleibt vorbereitet.
- Prüfbares Ergebnis
- Die Entscheidung beruht auf dokumentierten Vergleichswerten statt auf einzelnen überzeugenden Antworten.
Projektablauf mit AOIT
Vom klaren Auftrag zum prüfbaren Ergebnis
Jeder Schritt liefert eine dokumentierte Grundlage für die nächste Entscheidung. Ein Pilot wird erst nach fachlicher und technischer Abnahme erweitert.
Lastprofil und Ziele definieren
Anzahl gleichzeitiger Nutzer, Antwortzeiten, Kontextgrößen und Verfügbarkeit werden aufgenommen. Ergebnis: ein messbares Anforderungsprofil.
Plattform und Modellzugang aufbauen
GPU- oder API-Betrieb, Netzwerk, Speicher und sichere Endpunkte werden passend gewählt. Ergebnis: eine dokumentierte Plattform mit Rollen und Kostenlimits.
Qualität und Betrieb überwachen
Testkataloge, Fehlerquoten, Laufzeiten und Nutzung werden zusammen betrachtet. Ergebnis: Betriebskennzahlen mit Schwellen, Alarmen und Zuständigkeiten.
Versionen und Wiederherstellung regeln
Modelle, Prompts, Konfigurationen und Freigaben werden versioniert; Rollback und Recovery werden erprobt. Ergebnis: ein nachvollziehbarer Änderungs- und Notfallprozess.