Lokale LLMs im Unternehmen: Open-Source-Modelle wie Mistral und Codestral auf eigener Hardware. Kein Datenschutz-Problem, keine API-Kosten, volle Kontrolle. Wir haben einen internen Playground gebaut wo jedes Team die Modelle für ihre Use Cases testen kann.

Die überraschende Erkenntnis: Für 80% unserer Anwendungsfälle reicht ein 13B-Modell. Nur für komplexe Analyse und Coding brauchen wir die großen Modelle. #localllm #opensource #datenschutz

MLOps Pipeline mit MLflow + Kubeflow komplett aufgebaut. Vom Jupyter-Notebook-Chaos zu reproduzierbaren, versionierten ML-Experimenten. Jedes Training wird getrackt: Hyperparameter, Metriken, Artefakte, sogar die Git-Revision des Trainingscodes.

Model Registry mit Staging/Production-Stages, automatische A/B-Tests bei neuem Modell, und ein Rollback-Mechanismus der in unter 2 Minuten zum vorherigen Modell zurückwechselt. Endlich Ordnung im ML-Chaos. #mlops #mlflow #kubeflow

Edge AI auf dem Raspberry Pi 5: TensorFlow Lite Modell für Objekterkennung läuft mit 15 FPS. Für Zutrittskontrolle und Besucherzählung völlig ausreichend. Das Modell wurde mit Knowledge Distillation von einem großen YOLOv8 auf ein MobileNet-SSD komprimiert - 8x kleiner, nur 3% weniger Genauigkeit. #edgeai #tflite #raspberrypi

KI-gestütztes Code-Review im Team eingeführt: Der AI-Assistent findet nicht nur Bugs, sondern erklärt warum der Code problematisch ist und schlägt kontextbezogene Fixes vor. Spart dem Team ca. 20% Review-Zeit, hauptsächlich bei Boilerplate-Code, Tests und Dokumentation. Aber menschliches Review bleibt Pflicht - jede KI-generierte Zeile wird genauso reviewed wie menschlicher Code. #aicodereview #aiprogramming #devex