LLM-Entwicklung und Deployment - Kompaktkurs
Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
Inhalte
- Grundlagen & Architektur moderner LLMs
- Überblick Transformer, Kontext, Tokenisierung
- Prompt Design (Zero-/Few-Shot, System Prompts)
- Unterschiede zu klassischen NLP-Verfahren
- Hands-on: effektive Prompts entwickeln
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) Essentials
- Rolle von Embeddings und Vektorsuche
- Praktische Arbeit mit FAISS, ChromaDB
- Integration externer Quellen über LangChain / LlamaIndex
- Aufbau einer einfachen RAG-Pipeline
- Erweiterte RAG-Pipelines in der Praxis
- Datenvorbereitung & semantische Abfragen
- Tool-Ketten in LangChain
- Query-Antwort-System mit API-Anbindung
- Best Practices: Trennung von Modell- und Wissenskomponente
- LLMOps - Deployment & Infrastruktur
- Deployment-Strategien: Hosted vs. On-Premise
- Containerisierung (Docker), Frameworks (FastAPI, BentoML)
- Monitoring & Logging (LangSmith, Weights & Biases, OpenTelemetry)
- Prompt- & Model-Management
- LLMOps - Governance, Security & Skalierung
- Sicherheit (Prompt Injection, Datenschutz, Auditierbarkeit)
- Kostenkontrolle: Token-Tracking, Caching, Request-
- Management
- CI/CD für LLM-Anwendungen
- Abschlussprojekt: Bau einer produktionsreifen Anwendung mit RAG, Logging, Monitoring & Guardrails
Ziele
Nach dem Kurs können Sie LLMs gezielt für produktive Anwendungen einsetzen, eigene RAG-Lösungen bauen und die zugrunde liegende Infrastruktur sicher und effizient verwalten.
Zielgruppe
Alle mit technischem Hintergrund, die an der Entwicklung, Integration oder dem Betrieb von LLM-basierten Anwendungen beteiligt sind - z.?B. in IT, AI, DevOps oder Produktentwicklung.
Voraussetzungen
Solide Kenntnisse in Python und Grundverständnis von API-Nutzung, Machine Learning oder Cloud-Infrastruktur sind erforderlich. Erfahrung mit Tools wie Jupyter, VS Code oder Docker ist hilfreich.
Kurszeiten
Täglich 9.00 bis 16.00 Uhr
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3.082,10 € inkl. MwSt. Kursdauer 5 Tage
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