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Leistungsoptimierung & Wartung

Leistungsoptimierung und Wartung

In der Welt der Künstlichen Intelligenz sind Effizienz, Skalierbarkeit und Stabilität entscheidend. Unsere Leistungen im Bereich Leistungsoptimierung und Wartung stellen sicher, dass Ihre KI-Systeme zuverlässig arbeiten, ressourcenschonend agieren und kontinuierlich lernen und sich verbessern können.

Wir analysieren Ihre KI-Infrastruktur, identifizieren Engpässe und optimieren Rechenleistung, Speicher- und Datenflüsse. Gleichzeitig sorgen wir für eine stabile und sichere Umgebung, in der Ihre Modelle jederzeit einsatzbereit sind – ob in der Cloud, lokal oder hybrid.

Unsere Leistungen für AI-Umgebungen:

  • Optimierung von Modell-Performance (Inference & Training)

  • Skalierbarkeit durch effiziente Ressourcennutzung (GPU/TPU-Optimierung)

  • Datenpipeline-Optimierung und -Wartung

  • Automatisierte Überwachung und Alerting

  • Regelmäßige Updates von Frameworks, Bibliotheken und Abhängigkeiten

  • Fehleranalyse und kontinuierliche Verbesserung Ihrer AI-Prozesse

Mit unserer Unterstützung bleibt Ihre KI-Lösung leistungsfähig, stabil und zukunftssicher – auch bei wachsendem Datenvolumen und steigenden Anforderungen.

faqDie gängisten Fragen im Überblick

KI-Modelle sind oft rechenintensiv und benötigen optimierte Ressourcen, um effizient zu arbeiten. Eine gute Leistungsoptimierung reduziert Rechenkosten, beschleunigt Trainings- und Inferenzzeiten und verbessert die Skalierbarkeit Ihrer Systeme – besonders bei großen Datenmengen oder in Echtzeit-Anwendungen.

Das hängt vom Nutzungsszenario ab. Für produktive KI-Systeme empfehlen wir monatliche Wartung und kontinuierliches Monitoring. Bei häufigen Modellanpassungen oder Live-Datenströmen kann auch eine wöchentliche Überprüfung sinnvoll sein.

Wir optimieren u. a. die Hardwareauslastung (CPU/GPU), Speichernutzung, Datenpipelines, Modellarchitektur, Batch-Verarbeitung sowie Framework-Einstellungen. Ziel ist es, maximale Leistung bei minimalem Ressourcenverbrauch zu erzielen.

Ja. Bestehende Modelle lassen sich häufig durch Techniken wie Quantisierung, Pruning, Batch-Größen-Anpassung oder effizienteres Datenhandling deutlich beschleunigen – ohne die Genauigkeit nennenswert zu beeinträchtigen.