KI-Infrastruktur
KI entwickelt sich rasant. Ihre Infrastruktur muss schneller sein. Wir bauen das Fundament für selbst gehostete Modelle, MCP-Server, Agenten-Orchestrierung und GPU-Cluster — damit Sie KI-Features ohne Infrastruktur-Engpässe ausliefern können.
Was wir liefern
MCP-Server-Entwicklung
Wir entwickeln Model Context Protocol Server, die Claude und andere LLMs mit Ihren internen Systemen verbinden. Maßgeschneiderte Tools, Datenquellen und Integrationen — alles produktionsreif.
- Individuelle MCP-Server-Entwicklung
- Datenbank- & API-Tool-Integrationen
- Authentifizierung & Autorisierung
- Deployment auf Ihrer Infrastruktur
- Claude Desktop & API-Integration
LLM-Deployment & Serving
Hosten Sie Open-Source-Modelle wie Llama, Mistral oder Ihre feinabgestimmten Modelle selbst. Hochdurchsatz-Inferenz mit vLLM, TGI oder maßgeschneiderten Serving-Lösungen.
- vLLM / TGI Deployment
- Modell-Quantisierung (GPTQ, AWQ)
- Auto-Scaling-Inferenz
- A/B-Testing & Modell-Routing
- Kostenoptimierungsstrategien
GPU-Cluster-Infrastruktur
Einrichtung von GPU-Infrastruktur auf AWS, GCP oder dedizierten Anbietern. Von einzelnen A100s bis hin zu Multi-Node-Clustern. Optimiert für Training oder Inferenz-Workloads.
- AWS EC2 P4/P5 / GCP A3 Setup
- Kubernetes GPU-Scheduling
- Multi-GPU-Training-Infrastruktur
- Spot/Preemptible GPU-Strategien
- Kostenüberwachung & -optimierung
KI-Agenten-Orchestrierung
Infrastruktur für Multi-Agenten-Systeme. LangChain, CrewAI, AutoGen — wir richten die Orchestrierungsschicht, Tool-Ausführung und Zustandsverwaltung ein.
- Agent-Framework-Deployment
- Tool-Ausführungs-Sandboxing
- Zustands- & Speicherverwaltung
- Observability & Tracing
- Rate-Limiting & Kostenkontrolle
RAG-Pipeline-Infrastruktur
Produktionsreife RAG-Pipelines mit Vektor-Datenbanken, Embedding-Modellen und Retrieval-Optimierung. Gebaut für Skalierbarkeit und Genauigkeit.
- Vektor-DB-Setup (Pinecone, Weaviate, Qdrant)
- Embedding-Pipeline-Architektur
- Chunking- & Indexierungsstrategien
- Hybrid-Search-Implementierung
- Reranking & Relevanz-Tuning
MLOps & Modell-Lebenszyklus
End-to-End ML-Infrastruktur. Experiment-Tracking, Model Registry, Feature Stores und Deployment-Pipelines. Reproduzierbar, auditierbar, produktionsreif.
- MLflow / Weights & Biases Setup
- Model Registry & Versionierung
- Feature-Store-Implementierung
- Training-Pipeline-Automatisierung
- Modell-Monitoring & Drift-Erkennung
Unser KI Tech Stack
vLLM, TGI, Triton, Ollama
LangChain, CrewAI, AutoGen, MCP
Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector
NVIDIA A100/H100, AWS P4/P5, GCP A3
MLflow, W&B, Kubeflow, Ray
Llama, Mistral, Claude, GPT-4
Anwendungsfälle, die wir umgesetzt haben
Interner Wissensassistent
RAG-Pipeline über Unternehmensdokumente mit MCP-Integration für Claude. Mitarbeiter können internes Wissen über Slack oder Web-Interface abfragen.
Kundensupport-Automatisierung
KI-Agenten, die L1-Support übernehmen, komplexe Fälle eskalieren und aus Lösungen lernen. Integriert mit bestehenden Ticketing-Systemen.
Code-Review-Agent
MCP-Server, der Claude Zugriff auf Ihre Codebase, CI/CD und Dokumentation gibt. Automatisierte Code-Reviews mit kontextbezogenen Vorschlägen.
Self-Hosted LLM-Plattform
Private LLM-Bereitstellung für datensensible Workloads. Llama/Mistral auf Ihrer Infrastruktur mit API-kompatibler Schnittstelle.
Bereit, Ihre KI-Infrastruktur aufzubauen?
Erhalten Sie ein kostenloses technisches Briefing. Wir analysieren Ihren KI-Anwendungsfall und entwerfen die Infrastruktur, um ihn im großen Maßstab zu unterstützen.