MLflow Hosting in Deutschland
WZ-IT betreibt MLflow als nachvollziehbare ML-Plattform mit Tracking Server, Datenbank, Artefaktspeicher, Model Registry und abgesicherten Zugängen.
Über die Technologie
Experimente und Modelle reproduzierbar verwalten
MLflow dokumentiert Parameter, Metriken, Artefakte und Modellstände. Für Teams müssen Tracking, Speicherung, Zugriff, Aufbewahrung und Deployment-Wege gemeinsam geplant werden.
Wir erfassen Frameworks, Datenvolumen, CI/CD, Zielumgebungen und Compliance-Anforderungen und entwickeln daraus eine betreibbare Architektur.
MLflow für den Modell-Lebenszyklus
Experimente verfolgen
Parameter, Metriken, Laufzeiten und Ergebnisse verschiedener Trainings- und Evaluationsläufe vergleichen.Artefakte verwalten
Modelldateien, Diagramme und weitere Ergebnisse in einem angebundenen Artefaktspeicher versioniert ablegen.Freigaben automatisieren
Registrierte Modelle kontrolliert durch Test-, Freigabe- und Deployment-Prozesse führen.Teams zusammenführen
Runs und Modellstände zentral sichtbar machen und Verantwortlichkeiten nachvollziehbar dokumentieren.Werkzeuge integrieren
Training, CI/CD, Objektspeicher und Zielplattformen über unterstützte Schnittstellen verbinden.Zugriffe absichern
Tracking Server, Artefakte, Datenbank und administrative Wege vor unberechtigtem Zugriff schützen.Migration und Übernahme
Bestehende Daten und Konfigurationen prüfen, testweise übernehmen und mit einem kontrollierten Cutover in den Betrieb überführen.Identität und sichere Zugänge
SSO, Rollen, administrative Wege und externe Zugriffe passend zu Anwendung und vorhandener Infrastruktur absichern.Backup und Wiederherstellung
Alle zustandsbehafteten Komponenten konsistent sichern und den Wiederherstellungsweg für den vereinbarten Umfang dokumentieren.Updates, Monitoring und Betrieb
Anwendung und technische Abhängigkeiten überwachen, kontrolliert aktualisieren und nach vereinbartem Service Level betreiben.
Betrieb statt Einzelinstallation
MLflow als nachvollziehbaren ML- und KI-Lifecycle betreiben
Tracking Server, Backend Store, Artefaktspeicher, Registry und angebundene Trainings- oder Deployment-Systeme müssen konsistent abgesichert und versioniert werden.
Tracking und Registry
Experimente, Runs, Modelle und Freigabestände zentral verfügbar halten.Metadaten und Artefakte
Datenbank und Object Storage konsistent sichern und wiederherstellen.Training und Deployment
CI/CD, Notebooks, Pipelines und Serving-Systeme über definierte Schnittstellen anbinden.Zugriff und Betrieb
Authentifizierung, Aufbewahrung, Monitoring und Updates kontrollieren.
Bereich
Verantwortung für Plattform und Modellfreigabe
WZ-IT betreibt MLflow und seine Speicher. Datenwissenschaft, Modellqualität und fachliche Freigabe liegen beim Kundenteam.
| Bereich | Verantwortung | Leistung und Abgrenzung |
|---|---|---|
| MLflow-Dienste | WZ-IT | Deployment, Proxy, Datenbankanbindung, Monitoring und Updates. |
| Backend und Artefaktspeicher | WZ-IT | Konfiguration, Verschlüsselung, Backup und Restore der vereinbarten Speicher. |
| CI/CD und Trainingssysteme | Gemeinsam | Wir integrieren technisch; der Kunde liefert Pipelines, Credentials und Laufzeitumgebungen. |
| Modellphasen und Freigaben | Gemeinsam | Technische Rollen und Gates werden nach dem fachlichen Prozess umgesetzt. |
| Datensätze und Modellqualität | Kunde | Training, Evaluation, Risiken und fachliche Freigabe verantwortet der Kunde. |
| Individuelle Automatisierung | Optional durch WZ-IT | Deployment-Pipelines, Webhooks und Evaluation werden separat umgesetzt. |
Hosting & Betrieb
Was kostet MLflow Hosting?
Wir verbinden die passende Compute-Größe mit laufendem Betrieb, Backups, Monitoring und einem Service Level, das zur Kritikalität von MLflow passt. Hochverfügbarkeit und Recovery-Ziele werden bei Bedarf separat geplant.
Hosting für MLflow in Deutschland: DSGVO-konformer Betrieb
- Eine verwaltete Standard-Anwendung enthalten
- .de-Domain inklusive oder Ihre Domain bzw. Subdomain per CNAME
- Deutsche Rechenzentren mit ISO 27001 und BSI C5, keine US-Clouds
- 99,9 % Standardverfügbarkeit im Monat
- Regelmäßige Updates, CVE-Monitoring und priorisierte Patches bei kritischen Lücken
- Zentrale Logs mit unveränderbarer Aufbewahrung
- Tägliches Backup mit 7 Tagen Aufbewahrung
- 5 TB ausgehender Traffic je Workload und Monat
- 24/7 proaktives Monitoring
- Fünf Service Levels, 24/7-P1-Reaktion mit Production oder Critical
- Persönlicher technischer Ansprechpartner
Instanzgrößen und Preise je Monat
- XS · 2 vCPU, 2 GB RAM, 40 GB NVMe SSD
- 99,90 € gesamt
- S · 2 vCPU, 4 GB RAM, 80 GB NVMe SSD
- 129,90 € gesamt
- M · 4 vCPU, 8 GB RAM, 80 GB NVMe SSD
- 159,80 € gesamt
- L · 8 vCPU, 16 GB RAM, 80 GB NVMe SSD
- 219,80 € gesamt
- XL · 16 vCPU, 32 GB RAM, 80 GB NVMe SSD
- 329,80 € gesamt
- Zusätzlicher Speicher je 50 GB
- +4,99 €
Bereitstellung unkompliziert innerhalb weniger Werktage
- Überweisung
Alle Preise verstehen sich netto zuzüglich gesetzlicher Umsatzsteuer. Die Angebote richten sich an Unternehmen. Alle On-Premise-Optionen
Andere Wege
7 Tage kostenlos testenTestinstanz anfragen
Wir richten eine Testinstanz für Sie ein, in der Regel am nächsten Werktag. Ohne Zahlungsdaten. Nach sieben Tagen wird sie gelöscht, sofern Sie nicht übernehmen.
Testinstanz anfragen →Bring Your Own InfrastructureInstallation auf Ihrer Infrastruktur
Installation auf Ihrer eigenen Infrastruktur · On-Premise oder in Ihrer Cloud · Kontrolle über Datenstandort und Zugriffe · Individuelle Konfiguration · Vollständige Dokumentation · Initiale Einrichtung & Konfiguration · Optionaler Support- und Wartungsvertrag
Angebot anfragen →On-Premise-OptionMLflow auf Hardware in Ihrem Unternehmen betreiben
Als Alternative zum Managed Hosting im Rechenzentrum stellt WZ-IT die Hardware bereit, richtet MLflow ein und übernimmt Absicherung, Monitoring, Updates, Backup und technischen Support. Der Zugriff kann auf das interne Netz begrenzt oder über VPN und vorhandene Identitäten freigegeben werden.
WZ-IT App Node ansehen →Sizing und Bereitstellung
MLflow nach Runs, Artefakten und Integrationen auslegen
Metadatenlast, Zahl der Experimente, Artefaktvolumen, Aufbewahrung und parallele Automatisierung bestimmen die Plattformgröße.
| Nutzungsszenario | Technischer Startpunkt | Wichtige Einflussfaktoren |
|---|---|---|
| Kleines Data-Science-Team | Assessment mit Datenbank und Object Storage | Tracking, Registry und normale Artefakte werden getrennt dimensioniert. |
| Viele Experimente oder große Artefakte | Speicher- und Retention-Konzept | Object Storage, Lebenszyklen und Backupfenster sind entscheidend. |
| Automatisierte Trainingspipelines | API- und Last-Assessment | Parallele Runs, CI/CD und Credentials werden berücksichtigt. |
| Produktive Modellfreigaben | Governance- und Recovery-Architektur | Rollen, Freigaben, Audit und Wiederherstellung werden geplant. |
- Runs, Artefaktvolumen, Retention, Identity und Integrationen werden vor einem verbindlichen Angebot aufgenommen.
Sizing und Bereitstellung
Betriebsmodelle für MLflow
MLflow sollte nahe an Trainingsdaten, Artefaktspeicher und Pipelines liegen.
Dedizierte WZ-IT-Umgebung
Tracking und Registry mit europäischem Object Storage und Datenbankbetrieb.Ihre Cloud
Integration in vorhandene Trainings-, Storage- und Identity-Dienste.On-Premise
Betrieb neben lokalen GPU-, Notebook- und Datensystemen.Hybrid
Zentrale Metadaten mit kontrollierten Artefakt- und Trainingspfaden.
Zielarchitektur
Metadaten, Artefakte und Modellfreigaben sauber trennen
MLflow verweist auf Artefakte und Laufzeitumgebungen. Alle Bestandteile benötigen einen konsistenten Betriebs- und Restore-Weg.
Teams und Pipelines
Data Scientists, CI/CD, Notebooks und automatisierte Jobs.
Gateway und Authentifizierung
TLS, Identity, API-Zugriff und begrenzte Service Credentials.
Rollen und Freigaben
Zugriffe auf Experimente, Modelle und Produktionsstufen.
MLflow
Tracking, Registry, Metadaten und Lifecycle-Schnittstellen.
Backend Store
Runs, Parameter, Metriken, Tags und Registry-Zustand.
Artefaktspeicher
Modelle, Diagramme und weitere versionierte Ergebnisse.
Training und Serving
Externe Compute- und Deployment-Systeme über kontrollierte APIs.
MLflow ersetzt keine fachliche Modellvalidierung. Freigaben, Risiken und zulässige Einsatzgrenzen müssen organisatorisch definiert werden.
Rolle im Gesamtsystem
Ergänzende Leistungen für MLflow
Diese Seite deckt Installation und vereinbarten Plattformbetrieb für MLflow ab. Eigener Code, die Zugriffsschicht und besondere Vertraulichkeitsanforderungen bleiben klar getrennte, bei Bedarf ergänzbare Verantwortungsbereiche.
Eigenen Code und Integrationen betreuen
Individuelle Erweiterungen, Schnittstellen und Dependencies kontrolliert aktualisieren und weiterbetreiben.
Leistung ansehen Zugriff absichernNutzer, Standorte und Systeme verbinden
Identitätsbasierte Zugänge und private Netzwerkpfade als eigene Betriebsschicht ergänzen.
Leistung ansehen Vertraulich betreiben§203-Anforderungen gesondert einordnen
Für Berufsgeheimnisträger Vertrags-, Zugriffs- und Infrastrukturvorgaben im eigenen Betriebsmodell abgrenzen.
Leistung ansehenDrei fachlich angrenzende Wege statt einer langen Liste weiterer Produkte.
Gesamtsystem ansehenHäufige Fragen zu MLflow Hosting
Antworten zu Tracking, Artefakten, Registry und Betrieb.
- MLflow Hosting kostet bei WZ-IT ab 99,90 € netto im Monat. Enthalten sind eine eigene Instanz der Größe XS (2 vCPU, 2 GB RAM, 40 GB NVMe SSD), Updates, tägliches Backup mit 7 Tagen Aufbewahrung, 24/7-Monitoring, 5 TB ausgehender Traffic und eine Erstreaktion auf kritische Störungen bis Ende des nächsten Arbeitstags. Größere Instanzen und höhere Service Levels kosten Aufpreis; der Konfigurator zeigt den Gesamtpreis.
- Der Einstieg ist eine dedizierte Instanz der Größe XS mit 2 vCPU, 2 GB RAM, 40 GB NVMe SSD für 99,90 €; sie eignet sich für schlanke Anwendungen sowie Test- und Entwicklungsumgebungen. Größe S mit 2 vCPU, 4 GB RAM, 80 GB NVMe SSD kostet 129,90 €. Welche Größe MLflow im produktiven Betrieb braucht, prüfen wir vor der Bereitstellung. Größe M (4 vCPU, 8 GB RAM, 80 GB NVMe SSD) kostet zusätzlich 29,90 € netto, L (8 vCPU, 16 GB RAM, 80 GB NVMe SSD) zusätzlich 89,90 € netto und XL (16 vCPU, 32 GB RAM, 80 GB NVMe SSD) zusätzlich 199,90 € netto, jeweils im Monat. Zusätzlicher Speicher kostet 4,99 € netto je 50 GB und Monat.
- Nein. WZ-IT begrenzt die Zahl der Nutzer nicht. Wie viele Nutzer gleichzeitig flüssig arbeiten, hängt von der Nutzung und der gewählten Instanzgröße XS bis XL ab.
- MLflow Hosting ist monatlich kündbar, ohne Mindestlaufzeit, mit einer Frist von 30 Tagen zum Monatsende.
- Wählbar sind Deutschland und die Schweiz, zu denselben Preisen und jeweils ohne US-Clouds. Die Rechenzentren sind ISO-27001-zertifiziert; in Deutschland betreiben wir zusätzlich bei einem deutschen Anbieter, dessen Rechenzentren BSI-C5-testiert sind. Die §203 Managed Cloud für Berufsgeheimnisträger ist nur in Deutschland verfügbar.
- Eine produktive Instanz stellen wir in der Regel innerhalb weniger Werktage nach Vertragsabschluss bereit. Zum Ausprobieren richten wir eine Testinstanz ein, in der Regel am nächsten Werktag; sie läuft 7 Tage kostenlos und ohne Zahlungsdaten.
- Ja. Eine .de-Domain ist in jedem Hosting inklusive. Alternativ binden Sie Ihre eigene Domain oder Subdomain per CNAME-Eintrag ein.
- Wir betreiben den vereinbarten Tracking- und Registry-Stack einschließlich Datenbank, Artefaktspeicher, Proxy, Monitoring, Backup und Updates.
- Nein. Trainingssysteme und GPU-Ressourcen werden separat angebunden oder angeboten. MLflow dokumentiert und orchestriert Teile des Lifecycles.
- Artefaktspeicher und Backend-Datenbank werden mit abgestimmten Zeitpunkten und Restore-Verfahren gesichert.
- Ja. Das ist besonders sinnvoll, wenn Trainingsdaten, GPUs und Notebooks bereits lokal betrieben werden.
- Ja. Service Credentials, Modellphasen, Tests, Webhooks und Deployment-Ziele werden als Integrationsumfang definiert.
Wissen
Mehr zu MLflow
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Passende Lösungen für Ihr Projekt
- vLLMPerformante Inferenz- und Serving-Engine für große Sprachmodelle mit hoher Parallelität.
- SGLangPerformante Serving-Engine und Laufzeit für große Sprach- und multimodale Modelle.
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- LangfuseSelf-hosted LLM-Observability für Tracing, Prompt Management, Evaluationen, Kosten und Qualitätssicherung
- DifyVisuelle Plattform zum Entwickeln von KI-Anwendungen, Agenten, Workflows und RAG-Lösungen.
- JupyterHubMehrbenutzer-Plattform für Notebooks, Data Science, Forschung und interne KI-Teams.
Bewertungen & Projekte
Kundenstimmen und Projekte weltweit
WZ-IT hat unsere Studio-Infrastruktur von dezentralen Einzelgeräten auf eine zentrale Plattform gehoben: Jeder Standort ist per VPN sicher angebunden, neue Geräte werden automatisiert onboardet und ein kompletter Standort wird per Vorlage provisioniert - ohne manuelle Schritte vor Ort. Was mich am meisten beeindruckt hat, ist die Breite und Tiefe des Wissens: Timo und Robin sind kein normaler IT-Dienstleister, der einen Server aufsetzt und wieder geht. Die beiden denken sich in hochkomplexe Infrastruktur- und Softwarethemen rein, arbeiten sich in jede Anforderung ein, die wir ihnen hinlegen, und bauen Vernetzung, Provisioning und Betrieb so auf, dass am Ende alles zusammenpasst. WZ-IT ist ein hervorragender Partner, wenn es um komplexe Software-, Netzwerk- und Architekturprojekte geht.
Steve KirchnerGeschäftsführer, nextGYM GmbH
International
Gebaut im Ruhrgebiet. Produktiv weltweit.
WZ-IT plant, entwickelt und betreibt Infrastruktur und Software für Kunden in Deutschland und international. Projekte setzen wir remote um und begleiten sie auch nach dem Go-live im laufenden Betrieb.
Ausgewählte Projekte
- LiveRemote-Access-Plattform für verteilte WasseraufbereitungsanlagenABCO Water Systems · Australien · Secure Access & OT
- 81%AWS-Migration mit deutlich geringeren laufenden KostenEVA Real Estate · VAE · Cloud-Exit & Infrastruktur
- 98%Neue Standorte in Minuten statt Stunden bereitstellennextGYM GmbH · Deutschland · Automatisierung & IoT
Kundenstimmen ansehen
- Proxmox & Backup absichern lassen
- Souveräne Infrastruktur modernisieren
- Souveränen Open-Source-Stack planen
- Lokale KI-Lösung integrieren
- Legacy-Software modernisieren
- Cloud-Kosten senken - bis −81 %
- HA-Proxmox-Cluster aufbauen
- Mit Managed Proxmox virtualisieren
- Open-Source-KI-Architektur entwerfen
- Kollaboration managen lassen
- Vom Prototyp in den Betrieb
- Standorte und Cluster sicher verbinden
Hosting & Betrieb
Hosting und Betrieb für MLflow anfragen
Nennen Sie kurz Ausgangslage und Ziel für MLflow. Wir ordnen Infrastruktur, Integration und laufenden Betrieb ein.
- Direkt mit Timo und Robin - kein Vertrieb, kein Sales-Pitch
- Fachliche Einschätzung Ihrer Situation
- Konkrete nächste Schritte für Infrastruktur, Software oder KI
Das Gespräch ist unverbindlich und kostenlos.
Die Beratung von WZ-IT zu unserer Azure-Migration war schon im Erstgespräch fachlich sehr fundiert und völlig unverbindlich - wir haben eine Menge mitgenommen.
Jakob ÖschlbergerInno7 GmbH
Die Beratung von WZ-IT zu unserer Azure-Migration war schon im Erstgespräch fachlich sehr fundiert und völlig unverbindlich - wir haben eine Menge mitgenommen.