AI Team Enablement & GPU-Infrastruktur
Teams befähigen, eigene KI-Workloads sicher auf GPU-Clustern zu betreiben – on-premise und in der Cloud (z.B. Kubeflow, Azure Machine Learning).
Worum es geht
Viele Unternehmen investieren in leistungsfähige GPU-Infrastruktur oder Cloud-Ressourcen – aber nur wenige Teams nutzen sie wirklich produktiv. In diesem Service bauen wir gemeinsam die Brücke zwischen Hardware, Plattformen und der täglichen Arbeit deiner Entwickler:innen, Data Scientists und Product Teams.
Bausteine
GPU-Cluster & Infrastruktur
- Planung und Aufbau von GPU-Clustern (on-premise oder hybrid).
- Auswahl und Einrichtung von MLOps- / Orchestrierungsplattformen wie Kubeflow, Azure Machine Learning oder ähnlichen Lösungen.
- Best Practices für Sicherheit, Zugriffskonzepte und Kostenkontrolle.
Plattform-Enablement für Teams
- Hands-on Trainings: von “ersten Experimenten” bis zu reproduzierbaren Pipelines.
- Gemeinsame Einrichtung von Workspaces, Notebooks, CI/CD und Monitoring.
- Templates & Beispiele für typische Workloads (Batch-Jobs, Inferenz-APIs, Fine-Tuning, Agenten).
Adoption & Best Practices
- Richtlinien und “Guardrails” für verantwortungsvollen KI-Einsatz.
- Coaching für Tech Leads und Product Owner zur Priorisierung von Use Cases.
- Begleitung erster Projekte, damit die Plattform nicht nur läuft, sondern genutzt wird.
Für wen geeignet?
Dieser Service ist besonders passend für Teams, die bereits erste KI-Projekte oder Prototypen haben und nun:
- ihre Infrastruktur professionalisieren wollen,
- mehrere Teams auf eine gemeinsame Plattform bringen möchten,
- oder von Cloud-only-Experimenten zu einer belastbaren, skalierbaren Umgebung wechseln wollen.
Ergebnis: Ein befähigtes Team, das GPU-Ressourcen und moderne ML-Plattformen sicher beherrscht – und damit mehr gute Ideen in produktive KI-Lösungen verwandelt.