Entwickeln Sie Cloud-native KI- und ML-Lösungen

KI in Produktionsqualität auf jeder Infrastruktur

Situation

KI und ML jenseits der traditionellen Infrastruktur

Die meisten KI-Initiativen kommen nicht über die Entwicklungsphase hinaus, bevor sie den Kunden erreichen. Während Datenwissenschaftler sich zwar hervorragend auf die Erstellung von Modellen in isolierten Notebook-Umgebungen verstehen, stellt die Überführung dieser Modelle in die Produktion eine enorme infrastrukturelle Herausforderung dar. Moderne KI/ML erfordert eine komplexe Abstimmung von Hochleistungshardware und spezialisierter Software, für deren Verwaltung die traditionelle IT nicht gerüstet ist.

Zu den zentralen Herausforderungen gehören:

„Auf meinem Rechner funktioniert es“: Modelle versagen beim Übergang von isolierten Notebooks in die Produktion.
Ineffizienz der GPU: Die manuelle Ressourcenverwaltung führt zu hohen Kosten und ungenutzter Hardware.
Funktionale Silos: Oftmals übernehmen Data-Science-Teams letztendlich die Verwaltung der Infrastruktur.
Skalierungsengpässe: Statische Konfigurationen können den elastischen Anforderungen von Training oder Inferenz nicht gerecht werden.

Jetzt ist es an der Zeit, dass Unternehmen prüfen, ob ihre Rechenzentren und Cloud-Strategien für diesen Anstieg der Nachfrage nach KI und ML gerüstet sind. In vielen Fällen müssen sie KI möglicherweise dorthin bringen, wo sich die Daten befinden, um dieses Wachstum zu unterstützen.

Bis 2028 werden 95 % aller neuen KI-Implementierungen auf Kubernetes basieren – gegenüber weniger als 30 % heute.

Gartner, Magic Quadrant für Container-Management, 2025

Wie wir helfen

Die KI-native Infrastrukturplattform

Die Kubermatic Kubernetes Platform (KKP) ist eine offizielle, Kubernetes AI-konforme Plattform. Sie bietet einen standardisierten technischen Entwurf, der sicherstellt, dass Modelle, die auf einem KKP-Cluster trainiert wurden, ohne Neuprogrammierung auf jeden anderen konformen Cluster übertragen werden können.

KKP wurde entwickelt, um den IT-Betrieb von der Infrastruktur bis zur Anwendung zu automatisieren und Kubernetes-Cluster nahtlos zu verwalten – vom lokalen Entwicklungscluster bis hin zu Produktionsbereitstellungen in der Cloud.

Automatisierung des GPU-Lebenszyklus

KKP automatisiert den gesamten Lebenszyklus von GPU-Knoten – von der Bereitstellung über die Zustandsüberwachung bis hin zur Außerbetriebnahme – und zwar mit derselben Konsistenz wie bei Standard-CPU-Workloads.

Beschleunigung der Forschung im Bereich maschinelles Lernen

Datenwissenschaftler können reproduzierbare Experimente auf einer Infrastruktur durchführen, die der Produktionsumgebung entspricht, wodurch das Problem „läuft auf meinem Laptop, schlägt in der Cloud fehl“ beseitigt wird. Forschungscluster werden innerhalb von Minuten bereitgestellt und nach Abschluss der Experimente automatisch wieder deaktiviert.

Hardware-Effizienz

KKP nutzt die dynamische Ressourcenzuweisung (DRA), um eine Fragmentierung der Ressourcen zu vermeiden, sowie den erweiterten GPU-Maschinentyp-Selektor, um die Hardware ohne Überdimensionierung an die Anforderungen der Arbeitslast anzupassen.

Beschleunigung der Inferenz in der Produktion

KKP und das KubeLB AI Gateway ermöglichen die Bereitstellung von ML-Anwendungen in Cloud-, On-Premises- und Edge-Umgebungen. Die Plattform automatisiert die Skalierung der Beschleunigerknoten, die Zustandsüberwachung und die Pipelines für die Modellbereitstellung und nutzt dabei intelligentes Routing und Gang-Scheduling für eine zuverlässige, leistungsstarke Inferenz.

Anwendungsfälle

GPU-Cluster-Verwaltung für Data-Science-Teams

Die Aufgabe: Mehreren Teams die gemeinsame Nutzung teurer GPU-Infrastruktur ermöglichen, ohne dass es zu Terminkonflikten oder einem hohen Verwaltungsaufwand kommt.
Die Anwendung: KKP gewährleistet Multi-Tenancy durch isolierte GPU-Kontingente und eine projektbezogene Kostenzuordnung. Eine automatisierte Zustandsüberwachung erkennt Hardwarefehler frühzeitig und verhindert so die Beschädigung lang laufender Trainingsaufträge.

Souveränes föderiertes maschinelles Lernen

Die Aufgabe: Durchführung gemeinsamer ML-Trainings über Unternehmensgrenzen hinweg, ohne sensible Daten zu zentralisieren, bei gleichzeitiger Gewährleistung einer 100-prozentigen Datenlokalisierung.
Die Anwendung: Wie im Projekt MELLODDY gezeigt wurde, koordiniert KKP das Training über verteilte Cluster hinweg. Jede Organisation trainiert mit lokalen Daten; zum Schutz geschützter Informationen werden nur verschlüsselte Modellaktualisierungen zentral aggregiert.

Einsatzbereites maschinelles Lernen

Die Aufgabe: Schnelle Umstellung von manuellen GPU-Konfigurationen auf eine automatisierte, produktionsreife ML-Infrastruktur.
Die Anwendung: Wir unterstützen Ihre Teams dabei, eine funktionsfähige, GPU-gestützte Cluster-Flotte aufzubauen und die operativen Fähigkeiten zu entwickeln, die erforderlich sind, um ML-Workloads über mehrere Cluster hinweg eigenständig zu verwalten.

Erfolgsgeschichten entdecken

Ergebnis

Maschinelles Lernen im Produktionsmaßstab: Schneller, zuverlässiger, überall

Durch die Standardisierung auf Kubermatic beseitigen Unternehmen die infrastrukturellen Hindernisse, die die Bereitstellung von Modellen verzögern.

Die gleichen Tools vom Laptop bis zur Produktion

Die offizielle Kubernetes-AI-Konformität bietet einen standardisierten technischen Leitfaden, der sicherstellt, dass Modelle in Cloud-, On-Premise- und Edge-Umgebungen portierbar bleiben, ohne dass Code neu geschrieben werden muss. Diese Konsistenz – von lokalen Notebooks bis hin zur globalen Produktion – verhindert Konfigurationsabweichungen und umgebungsspezifische Fehler.

Verkürzung der Zeit vom Datenerhalt bis zur Schlussfolgerung

Standardisierte ML-Pipelines machen den Aufwand für die Einrichtung der Umgebung überflüssig. Datenwissenschaftler können sich auf Modelle und Daten konzentrieren, anstatt Kubernetes-Cluster zu konfigurieren oder Infrastrukturunterschiede zwischen Entwicklung und Produktion zu beheben.

Elastische Skalierung und Kostenoptimierung

KKP skaliert GPU-Cluster elastisch, um Spitzen im Trainingsbedarf abzudecken, und reduziert die Kapazität nach Abschluss des Trainings automatisch, um Kosten zu senken. Der Inferenzbetrieb wird horizontal über mehrere Knoten verteilt, um den Produktionsdatenverkehr ohne manuelle Kapazitätsplanung zu bewältigen.