IJONIS Logo
IJONIS
Unternehmens-KIMLOps

MLOps

MLOps

MLOps (Machine Learning Operations) ist die Disziplin, die DevOps-Prinzipien auf den gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen überträgt: Training, Validierung, Deployment, Monitoring und Retraining. MLOps stellt sicher, dass KI-Modelle nicht nur im Labor funktionieren, sondern zuverlässig, versioniert und automatisiert in Produktion betrieben werden.

Warum ist das relevant?

Die meisten KI-Projekte scheitern nicht beim Prototypen, sondern beim Übergang in den Produktivbetrieb. MLOps schließt diese Lücke: automatisiertes Deployment, kontinuierliches Monitoring auf Modell-Drift und strukturiertes Retraining sorgen dafür, dass Ihre KI-Modelle langfristig zuverlässig arbeiten — nicht nur in der Demo.

So setzt IJONIS das ein

Wir setzen MLOps-Pipelines mit MLflow für Experiment-Tracking, GitHub Actions für CI/CD und Docker/Kubernetes für reproduzierbare Deployments auf. Modell-Monitoring überwacht Performance-Metriken und triggert automatisches Retraining, wenn die Genauigkeit unter definierte Schwellenwerte fällt.

Häufige Fragen

Braucht ein Mittelständler wirklich MLOps?
Sobald Sie mehr als ein KI-Modell in Produktion haben, ja. Ohne MLOps verlieren Sie den Überblick über Modellversionen, bemerken Performance-Einbrüche zu spät und verbringen mehr Zeit mit manuellem Deployment als mit Wertschöpfung. MLOps skaliert mit — von einer einfachen Pipeline bis zur vollautomatisierten Plattform.
Was ist Modell-Drift und warum ist er gefährlich?
Modell-Drift entsteht, wenn sich die realen Daten von den Trainingsdaten entfernen — etwa durch verändertes Kundenverhalten oder neue Produktkategorien. Das Modell liefert dann zunehmend schlechtere Ergebnisse, ohne dass es einen offensichtlichen Fehler gibt. MLOps-Monitoring erkennt Drift frühzeitig und löst Retraining aus.
← Zurück zum Glossar

Mehr erfahren?

Finden Sie heraus, wie wir diese Technologie für Ihr Unternehmen einsetzen.

KI-Readiness-Check starten