LLM-Entwicklung und Deployment - Kompaktkurs

Sie lernen im kompakten Format, wie moderne LLM-Anwendungen aufgebaut und betrieben werden - von Prompt Design über RAG-Pipelines bis hin zu Deployment mit Docker, Monitoring und Governance. Der Kurs ist praxisnah und durchgängig hands-on.

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.

Preise

Kursgebühr
2.590,00 € exkl. MwSt.
3.082,10 € inkl. MwSt. Kursdauer 5 Tage

Anfrage für ein Firmenseminar

  • Individuelle Zusammenstellung der Themen
  • Maßgeschneidert auf Ihre Ziele
  • Inhouse oder als Virtual Classroom LIVE Training
Anfrage

Leistungen Präsenz

  • Schulung im Trainingscenter
  • Verpflegung
  • Teilnahmebestätigung / Zertifikat

Leistungen bei VCL Training

  • Technischer Support
  • Online Zugang
  • Teilnahmebestätigung / Zertifikat

Kontakt

CBT Training & Consulting GmbH
Elektrastr. 6a, D-81925 München

+49 (0)89 4576918-40
beratung@cbt-training.de

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