LLMOps - Sprachmodelle produktiv einsetzen
Dabei berücksichtigen Sie Datenschutz, Monitoring, Versionierung und Prompt-Management - und entwickeln Strategien für stabile, sichere und kontrollierbare KI-Anwendungen.
Inhalte
- 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
Ziele
Nach dem Seminar können Sie LLMs über LLMOps-Strategien skalierbar, wartbar und sicher im Unternehmenskontext einsetzen.
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.
Kurszeiten
Täglich 9.00 bis 16.00 Uhr
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