LLMOps – Sprachmodelle produktiv einsetzen
Der Kurs LLMOps zeigt Ihnen, wie Sie große Sprachmodelle wie GPT oder LLaMA sicher in Unternehmensprozesse überführen. Sie automatisieren LLM-Workflows, steuern APIs und integrieren LLMs mit LangChain oder eigenen Modulen. Dabei berücksichtigen Sie Monitoring, Prompt-Management und Datenschutz.
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 in Entwicklung, Betrieb oder Architektur verantworten.
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 wie GPT oder LLaMA 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.
Firmenseminar anfragen
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.
Termine & Buchung
Terminfilter
Verfügbare Termine
Kursdetails & Termine
Termine & Buchung
Terminfilter
Verfügbare Termine
Kursbewertungen
Wir sind persönlich für Sie da
Nicht jeder Kurs passt sofort auf Anhieb. Wir helfen Ihnen dabei, aus Themen, Formaten und Anforderungen die passende Lösung zu finden – persönlich, praxisnah und mit Blick auf Ihren tatsächlichen Bedarf.
Nicole Mühlbauer
Planen Sie einen Kurs oder Seminar und möchten sich vorab informieren?
Alison Kreis
Haben Sie bereits einen Kurs gebucht und noch Fragen zum Ablauf vor Ort oder Online?
Anouk Mendoza
Haben Sie Fragen zu einer Raumvermietung oder unseren Räumlichkeiten vor Ort?
Fragen & Antworten
Hier beantworten wir die häufigsten Fragen zu unseren Kursen, Abläufen und Formaten. Sollten Sie weitere Fragen haben, unterstützen wir Sie gerne persönlich.
LLMOps – Sprachmodelle produktiv einsetzen im Überblick
LLMOps richtet sich auf den produktiven Betrieb großer Sprachmodelle im Unternehmensumfeld. Sie lernen, LLM-Workflows zu automatisieren, APIs zu steuern und Sprachmodelle mit LangChain oder eigenen Modulen in Prozesse einzubinden. Weitere thematisch passende Angebote finden Sie bei Kurse zu KI-AI.
Im Mittelpunkt steht die Verbindung von Architektur, Tooling und Betrieb: Hosted APIs und On-Premise-Ansätze werden im Zusammenhang mit Modellwahl und Infrastruktur betrachtet. Monitoring, Logging und Prompt-Auswertung unterstützen dabei, Antwortqualität und LLM-Observability systematisch im Blick zu behalten.
Für technische Fachkräfte in Entwicklung, Betrieb oder Architektur verbindet der Kurs technische Umsetzung mit Anforderungen an Datenschutz, Auditierbarkeit und Governance-Regeln. Token-Tracking, Caching und Request-Management ergänzen die Perspektive um Kostenkontrolle und Skalierung.
Rezensionen
Es gibt noch keine Rezensionen.