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18 years · 1,000+ projects · 60+ engineers · Toronto HQ - Fallstudien
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Kurzantwort
UnlockLive IT entwickelt produktive KI- und Machine-Learning-Systeme für nordamerikanische Unternehmen — individuell trainierte Prognosemodelle, Computer Vision, NLP-Klassifikatoren, Empfehlungssysteme, Fine-Tuning von Foundation-Modellen (LoRA / QLoRA) und vollständiges MLOps. Unser von Toronto aus geführtes Team arbeitet mit PyTorch + Hugging Face auf AWS SageMaker, Vertex AI, Modal oder Ihrer bevorzugten Cloud — mit versionierten Datensätzen, reproduzierbaren Trainings-Pipelines, automatisierten Evaluierungs-Suites und Drift-Monitoring in der Produktion. Wenn Sie speziell LLM-basierte Agenten benötigen, sehen Sie sich unsere KI-Agenten-Entwicklung Seite an; für Retrieval-Augmented-Systeme siehe Individuelle RAG-Entwicklung.
Was wir bauen
Predictive Analytics & Prognosen:Nachfrageprognose, Churn-Vorhersage, Lead-Scoring, Betrugserkennung, dynamische Preisgestaltung, Propensity-Modelle. Standardmäßig Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost); Deep Learning, wenn das Problem es verlangt. Bereitstellung als produktive APIs mit Monitoring.
Computer Vision:Objekterkennung (YOLOv8/v10, RT-DETR), Bildklassifikation (ConvNeXt, ViT), Segmentierung (SAM 2, Mask2Former), OCR (PaddleOCR, TrOCR), Posenschätzung, Defekterkennung, Gesichtserkennung, Videoanalyse. Edge-Deployment mit Core ML, TFLite, ONNX Runtime.
NLP-Klassifikatoren & Extraktion:Domänenspezifische Textklassifikation, Named-Entity-Recognition, strukturierte Informationsextraktion, Sentiment, Topic Modeling. Oft auf kleineren feinabgestimmten Modellen (DistilBERT, ModernBERT, Qwen) für Tempo und Kosten aufgebaut – nicht immer Foundation-LLM-Terrain.
Empfehlungssysteme:Collaborative Filtering, Matrixfaktorisierung, Two-Tower-Modelle, sequenzielle Empfehlungssysteme (BERT4Rec, SASRec), hybride Retrieval-und-Rerank-Pipelines für Inhalts-, E-Commerce- und Lernplattformen.
Fine-Tuning von Foundation-Modellen:LoRA, QLoRA und vollständiges Fine-Tuning von Llama 3.3, Qwen, Mistral, Gemma und DeepSeek für domänenspezifische Aufgaben, bei denen In-Context-Learning nicht ausreicht. Reinforcement Learning aus menschlichem oder KI-Feedback (RLHF, DPO, KTO), wenn es gerechtfertigt ist.
Sprache, Audio & Multimodalität:Speech-to-Text (Whisper, AssemblyAI, Deepgram), TTS (ElevenLabs, OpenAI), Sprecher-Diarisierung, Audioklassifikation (PANNs, AudioSet) und multimodale Modelle, die Bild, Ton und Text kombinieren.
Unser KI- & ML-Stack
Unser ML-Entwicklungsprozess
- Problemdefinition & Machbarkeit (1-2 Wochen): Legen Sie die Erfolgsmetrik in Geschäftsbegriffen fest. Prüfen Sie vorhandene Daten und Labels. Führen Sie eine schnelle Baseline durch (oft eine Heuristik ohne ML), um eine Untergrenze zu setzen. Entscheiden Sie ehrlich zwischen ML und Nicht-ML – viele Probleme lassen sich besser ohne ML lösen.
- Data Engineering (1-4 Wochen): Quellenanbindung, Bereinigung, Deduplizierung, Label-Erhebung oder Label-Bereinigung, Train/Val/Test-Splits und ein versionierter Datensatz unter DVC oder Hugging Face Datasets. Die meisten ML-Fehler sind in Wahrheit Datensatzfehler.
- Modellierungsexperimente (2-6 Wochen): 3–5 Kandidaten für Modellarchitekturen und Trainingsrezepte durchlaufen lassen. Jeden Lauf in MLflow / W&B nachverfolgen. Den Gewinner anhand des Eval-Sets küren, nicht nach Bauchgefühl. Dokumentieren, was nicht funktioniert hat und warum.
- Überführung in die Produktion (2-4 Wochen): Verpacken Sie das Modell in eine Inferenz-API, ergänzen Sie Request-Batching, wo sinnvoll semantisches Caching, Fallback-Pfade und vollständige Observability. Führen Sie Lasttests gegen die erwartete QPS durch. Deployment über SageMaker, Vertex AI, BentoML oder Triton.
- Drift-Monitoring & Retraining (laufend): Produktionsüberwachung auf Datendrift, Vorhersagedrift und Leistungsabfall. Geplante Retraining-Pipelines. Shadow-Deployment neuer Modellversionen vor der Freigabe.
- Dokumentation für verantwortungsvolle KI (parallel): Model Card, Datasheet für den Datensatz, nach relevanten Segmenten aufgeschlüsselte Fairness-Evaluierung, dokumentierte Fehlermodi und ein Incident-Response-Plan. Erforderlich für regulierte Branchen; empfohlen für alle.
Häufig gestellte Fragen
Wie unterscheidet sich KI/ML von Ihrem Service AI Agent Development?
KI/ML umfasst die zugrunde liegenden Modelle — Predictive Analytics, NLP-Klassifikatoren, Computer Vision, Empfehlungssysteme, Fine-Tuning von Foundation-Modellen und die vollständigen MLOps-Pipelines drumherum. AI Agent Development ist eine Anwendung von KI, die speziell auf den Aufbau autonomer LLM-Agenten ausgerichtet ist, die Tools nutzen, um Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie ein individuell trainiertes Modell oder Fine-Tuning benötigen, sind Sie auf dieser Seite richtig. Wenn Sie einen LLM-basierten Agenten oder Chatbot benötigen, lesen Sie unsere Seite zu AI Agent Development. RAG über Unternehmensdaten finden Sie auf der eigenen RAG-Seite.
Wie viele Daten brauchen wir, um ein ML-Projekt zu starten?
Das hängt vom Problem ab. Viele moderne Probleme lassen sich am besten ganz ohne Trainingsdaten lösen, mit Foundation-Modellen und Prompt Engineering. Für überwachte Klassifikation oder Regression reichen oft einige hundert gelabelte Beispiele, um die Machbarkeit zu validieren. Für Deep-Learning-Modelle in Vision oder Sprache, die von Grund auf trainiert werden, sind mindestens 10.000+ gelabelte Beispiele nötig. Für das Fine-Tuning eines Foundation-LLM genügen mit LoRA meist 100-2.000 hochwertige Beispiele. Wir bewerten die Machbarkeit in der Discovery-Phase ehrlich.
Sollten wir ein Modell fine-tunen oder ein Foundation-Modell mit Prompts nutzen?
Setzen Sie zuerst auf Prompts + Few-Shot-Beispiele — das ist günstiger, schneller iterierbar und für die meisten Anwendungsfälle gut genug. Ergänzen Sie RAG, wenn es darum geht, relevante Fakten zu finden und zu zitieren. Fine-Tuning lohnt sich, wenn Sie ein konsistentes Format, eine Persona oder Fachterminologie benötigen, die Prompts nicht zuverlässig durchsetzen können, oder wenn Latenz- bzw. Kostenanforderungen ein großes Modell ausschließen. Wir wählen das richtige Werkzeug in der Discovery-Phase, nicht pauschal.
Können Sie auf unserer bestehenden Infrastruktur deployen?
Ja. Wir deployen auf AWS SageMaker, Vertex AI, Azure ML, AWS Lambda, Modal, Triton, BentoML, Ihren eigenen Kubernetes-Cluster oder direkt in Ihr Anwendungs-Backend. Edge-Deployment auf Mobilgeräte (Core ML, TFLite, ONNX) und Embedded-Geräte wird ebenfalls unterstützt. Für Air-Gapped-Umgebungen deployen wir vollständig On-Premises mit vLLM oder TGI für LLMs.
Was kostet ein ML-Projekt?
Ein fokussiertes Einzelmodell-Projekt (ein Anwendungsfall, eine Inferenz-API) liegt typischerweise zwischen 25.000 und 80.000 $. Ein vollständiges ML-System mit individueller Daten-Pipeline, mehreren Modellen, MLOps und Monitoring liegt zwischen 80.000 und 250.000 $. Computer-Vision-Projekte mit individueller Datensatzerhebung und Labeling beginnen höher. Das Fine-Tuning von Foundation-Modellen liegt je nach Datensatzgröße und Evaluierungstiefe typischerweise zwischen 15.000 und 60.000 $.
Wie sieht MLOps in der Praxis aus?
Versionierte Datensätze und Modelle (DVC, MLflow, W&B), reproduzierbare Trainings-Pipelines, automatisierte Evaluierung gegen ein zurückgehaltenes Set bei jedem Retraining, Drift-Monitoring in der Produktion, geplantes Retraining und Shadow-Deployment neuer Versionen vor der Freigabe. Jedes Modell, das wir in Produktion bringen, umfasst die vollständige MLOps-Pipeline — nicht nur das Modellartefakt.
Wie gehen Sie mit Modell-Bias und Fairness um?
Die Bias-Evaluierung ist Teil jedes Releases: Wir bewerten die Modellleistung aufgeschlüsselt nach relevanten demografischen oder geschäftlichen Segmenten, dokumentieren Abweichungen und führen entweder ein Retraining durch oder wenden Gegenmaßnahmen an (Re-Sampling, Fairness-Constraints, Post-Processing), bis die Abweichungen innerhalb akzeptabler Grenzen liegen. Die gesamte Fairness-Bewertung dokumentieren wir in der Model Card.
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Bereit für ein Modell, das sich bezahlt macht?
Erzählen Sie uns von dem Problem und den Daten, die Sie haben. Kostenloses Strategiegespräch buchen mit unserem Team in Toronto — wir geben Ihnen eine ehrliche Machbarkeitseinschätzung, keinen Verkaufspitch.
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