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.
Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE - Gruppe.
Inhalt:
- 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
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