cashcrown // ai.ops
Deployment & MLOps
Der Weg vom Pilot zur Produktion ohne Überraschungen: Versionierung, Golden-Set-Qualitätsgates, Kosten- und Latenz-Monitoring. Jedes Deployment durchläuft ein Eval-Gate und eine menschliche Freigabe.
// 0110 Dienste
cashcrown@lab: ai.ops --list --allready
- $ Pilot → Produktion — aus einem Demo wird ein stabiles Deployment
- $ LLMOps / MLOps von Grund auf — CI/CD, Model Registry, Pipeline
- $ Prompt- & Modell-Versionierung — Sie wissen, was läuft und was sich geändert hat
- $ Golden-Set-Eval-Gates — eine Regression blockiert das Deployment, nicht der Kunde
- $ Qualitäts-, Kosten- & Latenz-Monitoring — Alarme, bevor die Qualität sinkt
- $ On-prem- / Self-Host-Rollout — auf Ihrer Hardware, Ihre Daten bleiben bei Ihnen
- $ Canary- / Shadow-Rollout — eine neue Version auf einem Bruchteil des Traffics
- $ Incident-Runbooks & Reaktion — was zu tun ist, wenn das Modell versagt
- $ Optimierung der Produktionskosten — Routing, Caching, ein kleineres Modell, wenn es reicht
- $ Modellmigration ohne Ausfallzeit — Vergleich auf dem Golden-Set, dann Umschaltung