Python- & Machine-Learning-Entwicklung
adagger entwickelt produktionsreife Python-Backends, Django-Anwendungen und Machine-Learning-Systeme. Über 10 Jahre praktische Engineering-Erfahrung, klar und präzise umgesetzt.
10+
Jahre Erfahrung
Python- und ML-Projekte seit 2013, für Kunden in ganz Europa.
6
Leistungsbereiche
Python, Django, DevOps, Machine Learning, ML-Deployment und MVP-Entwicklung.
100%
Python-fokussiert
Tiefe Spezialisierung im gesamten Python- und ML-Ökosystem.
Was wir tun
Durchgängige Softwarelösungen auf Basis von Python und modernem ML-Stack.
Python Entwicklung
Skalierbare APIs, Microservices und Daten-Pipelines mit sauberem, gut getestetem Python. Von Neuentwicklungen bis zur Modernisierung von Altsystemen.
Machine Learning
Ganzheitliche ML-Lösungen, von der Datenvorbereitung und dem Modelltraining bis hin zum produktiven Deployment und Monitoring.
DevOps Beratung
CI/CD-Pipelines, Docker- und Kubernetes-Infrastruktur und Infrastructure-as-Code. Schnellere Releases, weniger Produktionsvorfälle.
Technologien
Unser Kern-Technologiestack, von Backend über Infrastruktur bis KI.
Aktuelle Beiträge
Praxisnahe Artikel zu Python, Machine Learning und Softwareentwicklung.
-
KI-Workflows erstellen: Der ultimative Leitfaden für Agenturen und Freelancer
KI-Workflows werden zum Rückgrat moderner Softwareprodukte. Dieser Leitfaden erklärt, was KI-Workflows sind, wie sie sich von KI-Agenten unterscheiden, und führt durch ein praktisches Beispiel für den Aufbau eines KI-gestützten Workflows mit FastAPI und Docker.
-
Wie man ein benutzerdefiniertes Keypoint-Detection-Modell trainiert
Vortrainierte Keypoint-Detection-Modelle sind fast ausschließlich auf menschliche Pose-Erkennung ausgelegt und lassen sich selten auf benutzerdefinierte Objekte übertragen. Diese Anleitung zeigt, wie Sie mit PyTorch ein eigenes Keypoint-Modell auf einem individuellen Datensatz trainieren.
-
Warum ML-Projekte in der Produktion scheitern und wie man es verhindert
Die meisten Machine-Learning-Projekte erreichen nie die Produktion. Von denen, die es schaffen, werden viele innerhalb weniger Monate wieder eingestellt. Dieser Artikel analysiert die häufigsten Ursachen und zeigt, was Engineering-Teams konkret dagegen tun können.
Bereit, Ihr Projekt zu starten?
Jedes erfolgreiche Projekt beginnt mit einem Gespräch. Schildern Sie uns Ihre Herausforderung und wir zeigen Ihnen, wie adagger helfen kann.