LLMOps – Sprachmodelle produktiv einsetzen
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.
Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB).
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
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