Ja, ML Ops kann technisch vollständig OnPrem betrieben werden. Viele Unternehmen, insbesondere in regulierten Branchen, setzen bewusst auf eine eigene Infrastruktur.

Alle zentralen Bausteine von ML Ops wie Orchestrierung, Feature Store, Experiment Tracking, Model Registry, CI/CD und Monitoring lassen sich im eigenen Rechenzentrum umsetzen. Daten verlassen dabei nicht das eigene Netzwerk und Sicherheitsmaßnahmen können vollständig selbst kontrolliert werden.

OnPrem bietet damit Vorteile bei Datenschutz, Informationssicherheit und technologischer Souveränität. Gleichzeitig steigt der organisatorische Aufwand, da Skalierung, Hardware-Management etwa für GPU-Cluster, Wartung der Plattform und Integration in bestehende IT-Landschaften intern verantwortet werden müssen.

Kurz gesagt: Vollständiges OnPrem ML Ops ist möglich, erfordert jedoch eine eigene stabile Plattform und klare interne Betriebsverantwortung.