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KI-Infrastruktur & Systeme

Wir planen, beschaffen und integrieren Infrastruktur passend zu Ihrem Anwendungsfall: GPU-Server, Inference-Systeme, Cluster und On-Prem-Architekturen – inklusive Sizing, Benchmarks, TCO-Betrachtung und Inbetriebnahme.

GPU-Server & Workstations

Passend für Inferenz, Fine-Tuning und Training – abgestimmt auf Modellgröße, Lastprofile und Skalierungsziele.

Sizing Benchmarking Wirtschaftlichkeit

Cluster & Skalierung

Auslegung von Trainings- und Inferenz-Clustern inklusive Netzwerk, Storage, Scheduler und Kapazitätsplanung.

Kubernetes/Slurm Storage Netzwerk

On-Prem & sichere KI-Umgebungen

Für sensible Daten und regulierte Prozesse: private KI-Infrastrukturen mit Governance, Logging und nachvollziehbarem Betrieb.

Security Audit Governance
Laptop und technische Visualisierung als Symbol für Planung und Architektur

Technik, die zum Geschäftsmodell passt

Wir übersetzen fachliche Anforderungen wie Latenz, Durchsatz, Datenschutz und Betriebskosten in eine tragfähige Infrastrukturentscheidung.

Infrastruktur anfragen

Ergänzender Beschaffungskanal für ausgewählte Lösungen

Neben unserer individuellen Beratung steht Ihnen für ausgewählte Produkte, Systeme und standardisierte Lösungen auch unser Shop als ergänzender Zugang zur Verfügung.

Shop ansehen

KI-Software & MaTeLiX AI Plattform

Mit der MaTeLiX AI Plattform schaffen Sie Struktur in Entwicklung und Betrieb: Standards definieren, Ergebnisse messen, Versionen vergleichen und Qualität über Teams hinweg nachvollziehbar steuern.

Standards definieren & Leistung bewerten

Schaffen Sie eine belastbare Grundlage für Entscheidungen: Qualitätskriterien, Bewertungsskalen, Richtlinien und Testlogik zentral an einem Ort.

  • Messbare Ergebnisse pro Use Case und Szenario
  • Filter nach Qualität, Kosten, Antwortzeit und Fehlertypen
  • Vergleichbarkeit über Teams, Modelle und Versionen hinweg

Versionierung, Transparenz & Freigaben

Behalten Sie Änderungen im Blick: Experimente, Prompt-Varianten, Modellstände und Bewertungen werden nachvollziehbar dokumentiert.

  • Verknüpfung von Änderungen mit Kennzahlen
  • Transparenz für IT, Fachbereich und Management
  • Dokumentierbare Freigaben und belastbare Entscheidungsgrundlagen
Dashboard-Ansicht als Symbol für Monitoring, Metriken und Qualität

Nicht nur Kennzahlen – sondern echte Entscheidungsgrundlagen

Neben aggregierten Metriken lassen sich einzelne Antworten, Prompts und Bewertungen im Detail prüfen – ideal für Ursachenanalyse, Optimierung und Freigabeprozesse.

Qualitätsansatz ansehen

Trainingsumgebungen & Enablement

Erfolgreiche KI-Projekte brauchen nicht nur Technik, sondern auch klare Prozesse und befähigte Teams. Wir liefern Trainingsumgebungen, praxisnahe Workshops und wiederholbare Workflows für den Weg vom Pilotprojekt in den Regelbetrieb.

Managed Trainingsumgebungen

Vorkonfigurierte Setups für Fine-Tuning, Training, Datennutzung und reproduzierbare Runs – abgestimmt auf Ihre Infrastruktur und Sicherheitsanforderungen.

Reproduzierbarkeit Sicherheit Kostenkontrolle

Workshops & Team Enablement

Von Prompting und Evaluation bis Governance und Betriebsmodellen – auf Ihre Fachbereiche, Rollen und konkreten Use Cases zugeschnitten.

Praxisnah Use-Case-orientiert Skalierbar
Code und Terminal als Symbol für Engineering, Training und Entwicklung

Vom ersten Setup bis zum stabilen Betriebsmodell

Ziel ist ein belastbarer Prozess: Use Cases priorisieren, Umgebungen bereitstellen, Ergebnisse bewerten, Freigaben dokumentieren und Lösungen anschließend zuverlässig betreiben.

Qualität, Nachvollziehbarkeit & Governance

KI im Unternehmen muss nicht nur funktionieren, sondern auch nachvollziehbar bewertet und kontrolliert freigegeben werden. MaTeLiX AI unterstützt Sie dabei, Qualität messbar, dokumentierbar und revisionsfähig zu machen.

Tests mit realistischen Daten

Bewertung mit echten Anwendungsfällen, typischen Eingaben und kritischen Randfällen statt reiner Demo-Szenarien.

Nachvollziehbarer Drill-down

Antworten, Prompts und Kriterien lassen sich bis auf Einzelfallebene prüfen und gegenüberstellen.

Dokumentation für Prüfung & Betrieb

Ergebnisse, Änderungen und Bewertungen werden strukturiert dokumentiert – als Grundlage für Governance und Audit.

Strukturierter Reifegrad statt Zufall

KI-Systeme entwickeln sich iterativ. Entscheidend ist, dass Fortschritt, Risiken und Freigaben jederzeit sauber nachvollzogen werden können.

Qualitätskonzept anfragen
Phase 1 – Evaluieren
Anforderungen klären, Anwendungsfälle testen, technische und fachliche Grenzen sichtbar machen.
Phase 2 – Optimieren
Modelle, Prompts, Workflows und Infrastruktur schrittweise verbessern und messbar vergleichen.
Phase 3 – Stabil betreiben
Freigaben dokumentieren, Betrieb absichern und Qualität auch nach dem Go-live kontrollierbar halten.

Beratung, Angebot oder Plattform-Demo

Teilen Sie uns kurz mit, worum es geht: Anwendungsfall, Zielbild, Rahmenbedingungen und technische Anforderungen. Wir melden uns mit einem strukturierten Vorschlag für Infrastruktur, Software und mögliches Vorgehen.

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Teammeeting als Symbol für Beratung und Zusammenarbeit

Direktkontakt & Firmenanschrift

Firmenanschrift
TMP-SYSTEM-SERVICE GmbH
Lüdersdorfer Strasse 27
36179 Bebra
Deutschland

Hilfreiche Angaben für eine erste Einschätzung

  • Anwendungsfall: Inferenz, RAG, Agenten, Fine-Tuning, Training
  • Zielgrößen: Latenz, Durchsatz, Verfügbarkeit, Budget
  • Rahmenbedingungen: Cloud, Hybrid, On-Prem, Datenschutz, Governance
  • Qualitätsanforderungen: Kriterien, Testdaten, Freigabeprozess
  • Projektstand: Idee, PoC, Pilot oder produktiver Ausbau