LLMOps – Sprachmodelle produktiv einsetzen
Sie lernen, LLMOps für den produktiven Einsatz großer Sprachmodelle umzusetzen: von automatisierten Workflows und API-Steuerung bis zu Monitoring, Datenschutz und Prompt-Management.
Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.
Kursdetails & Termine
Kursbeschreibung
In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie große Sprachmodelle wie GPT oder LLaMA im Unternehmensumfeld betreiben. Sie automatisieren LLM-Workflows, steuern APIs und binden LLMs mit LangChain oder eigenen Modulen in produktive Prozesse ein.
Dabei berücksichtigen Sie Datenschutz, Monitoring, Versionierung und Prompt-Management - und entwickeln Strategien für stabile, sichere und kontrollierbare KI-Anwendungen.
Seminarinhalte
Einführung in LLMOps
- Unterschiede zu MLOps
- Typische Herausforderungen im produktiven Einsatz
LLM-Architekturen und Deployment-Strategien
- Hosted APIs vs. On-Premise
- Modellwahl und Infrastruktur
Tooling und Frameworks
- LangChain, BentoML, FastAPI, Docker
- Model- und Prompt-Management
Monitoring und Logging
- Antwortqualität, Prompt-Auswertung, LLM-Observability
- Tools: Weights & Biases, LangSmith, OpenTelemetry
Sicherheit und Compliance
- Datenschutz, Auditierbarkeit, Governance-Regeln
Kostenkontrolle und Skalierung
- Token-Tracking, Caching, Request-Management
Beispielprojekt
- Aufbau einer LLM-basierten Anwendung mit Logging, Prompt-Debugging und Monitoring
Zielgruppe
Das Seminar richtet sich an technische Fachkräfte, die den produktiven Einsatz von Sprachmodellen verantworten – in Entwicklung, Betrieb oder Architektur.
Voraussetzungen
Gute Kenntnisse in Python, API-Nutzung und Container-Technologien. Erfahrungen mit DevOps-Tools, ML-Pipelines oder Cloud-Umgebungen sind hilfreich.
Lernziele
Sie lernen, große Sprachmodelle im Unternehmensumfeld zu betreiben, LLM-Workflows zu automatisieren, APIs zu steuern und LLMs mit LangChain oder eigenen Modulen in produktive Prozesse einzubinden. Dabei entwickeln Sie Strategien für stabile, sichere und kontrollierbare KI-Anwendungen unter Berücksichtigung von Datenschutz, Monitoring, Versionierung und Prompt-Management.
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Fragen Sie diesen Kurs für Ihr Team oder Unternehmen an. Wir prüfen passende Termine, Formate und individuelle Anforderungen und melden uns persönlich mit einem Vorschlag.
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LLMOps – Sprachmodelle produktiv einsetzen im Überblick
LLMOps schafft den Rahmen, um große Sprachmodelle im Unternehmensumfeld produktiv einzusetzen. Der Kurs verbindet die Automatisierung von LLM-Workflows mit der Steuerung von APIs und der Einbindung von LLMs in bestehende Prozesse.
Im Mittelpunkt steht das Zusammenspiel von Architektur, Tooling und Betrieb. Sie betrachten unterschiedliche Bereitstellungsansätze, die Modellwahl und Infrastruktur sowie Frameworks für die Entwicklung und Integration von LLM-basierten Anwendungen.
Für einen verlässlichen Einsatz werden technische und organisatorische Aspekte gemeinsam betrachtet: Monitoring und Logging unterstützen die Beobachtung von Antwortqualität und Prompts, während Datenschutz, Auditierbarkeit, Governance, Kostenkontrolle und Skalierung die kontrollierte Anwendung ergänzen.
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