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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.

Soft skills-pana

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.

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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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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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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.

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

Das Seminar richtet sich an technische Fachkräfte, die den produktiven Einsatz von Sprachmodellen verantworten - in Entwicklung, Betrieb oder Architektur.

Gute Kenntnisse in Python, API-Nutzung und Container-Technologien. Erfahrungen mit DevOps-Tools, ML-Pipelines oder Cloud-Umgebungen sind hilfreich.

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LLMOps – Sprachmodelle produktiv einsetzen im Überblick