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.

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.