Vi gör AI-arbetsbelastningar tillförlitliga, repeterbara och observerbara.
MLOps som når produktion
- Modellivscykel: Versionshantering (MLflow, DVC eller modellregister), främjande-gates och rollback för modeller och data.
- Tränings- & inferenspipelines: Reproducerbara pipelines på GPU-infrastruktur — Kubeflow, Argo Workflows eller custom operators.
- GPU-observabilitet: Utnyttjande, minne, genomströmning och ködjup via LGTM-stacken (Loki, Grafana, Tempo, Mimir) + DCGM.
- Kontinuerlig utvärdering: Övervaka datadrift, konceptdrift och kvalitetsmått så att modeller förblir tillförlitliga.
- Feature stores: Feast eller custom — offline/online-konsistens, point-in-time-rätthet och lineage.
AI-drift (AIOps) på stabil grund
- Deklarativ, multi-tenant Kubernetes för ML-arbetsbelastningar: Namnrymdsisolering, GPU-kvoter, prioritetsklasser för träning vs inferens.
- GitOps-hanterade miljöer med ArgoCD: Modell-deployment som kod, automatisk synk och progressiv rollout (canary/blue-green).
- Kostnads- och prestandaoptimering för GPU-flottor: Bin-packing, MIG-partitionering, spot/preemptible för batch-träning och chargeback/showback.
Vad vi inte gör
- ❌ Låser in dig i en proprietär MLOps-plattform.
- ❌ Bygger custom-ramverk när standardverktyg räcker.
- ❌ Ignorerar “ops” i MLOps — vi bryr oss om paging, runbooks och SLO:er.
Behöver du MLOps-hjälp?
Vi bygger och driftar din ML-plattform. Prata med en ingenjör.