Einführung in LLMOps - Strategien und Best Practices für den Betrieb von Large Language Models

Online
Inhouse
StandorteOnline
Dauer3 Tage
SpracheDeutsch
Kurstermine 1 Startdatum
Preis ab 2.017,05 € inkl. MwSt.

Beschreibung

In dieser 3-tägigen Schulung "Einführung in LLMOps -Strategien und Best Practices für den Betrieb von Large Language Models" erlangen Sie ein grundlegendes Verständnis von Large Language Models (LLMs) und deren Anwendungsbereichen in der Industrie. Sie erwerben umfassendes Wissen über LLMOps, einschließlich der Herausforderungen und Lösungen im Betrieb von LLMs, sowie Kenntnisse über gängige Tools und Plattformen wie Databricks und MLflow. Sie lernen Best Practices für den erfolgreichen Betrieb von LLMs kennen und lernen, diese Tools effektiv zu konfigurieren und anzuwenden.

Die Schulung vermittelt auch Fähigkeiten zur Überwachung, Qualitätssicherung, Automatisierung und Synchronisation von LLMs. Ethik und Compliance im Umgang mit LLMs werden ebenfalls behandelt, und Sie werden lernen, LLMs in verschiedenen Umgebungen zu skalieren und zu deployen.

Zum Seminar: Einführung in LLMOps - Strategien und Best Practices für den Betrieb von Large Language Models

Inhalte

Einführung in LLMOps und Grundlagen

  • Einführung in Large Language Models
  • Grundlagen von LLMOps
  • Automatisierung und Synchronisation
  • Hands-On Session: Einführung in Tools
    • Verwendung von Tools wie Databricks, MLflow
    • Einrichtung der Umgebung für LLMOps
    • Praktische Übungen zur Automatisierung und Synchronisation

Überwachung, Qualität und Ethik

  • Überwachung von Large Language Models
  • Qualitätssicherung und Testen
  • Ethik und Compliance
  • Hands-On Session: Überwachung und Qualität
    • Einrichtung von Überwachungstools
    • Durchführung von Qualitätskontrollen
    • Praktische Übungen zur Überwachung und Qualitätssicherung

Skalierung, Deployment und Best Practices

  • Skalierung von Large Language Models
  • Deployment-Strategien
  • Fallstudien und Erfolgsgeschichten
  • Abschluss-Workshop und Netzwerken
    • Abschlussprojekt: Implementierung eines End-to-End LLMOps-Prozesses
    • Praktische Übungen zur Skalierung und Bereitstellung
    • Netzwerkmöglichkeiten und Diskussion über zukünftige Trends

Zielgruppe

  • Entwickler
  • IT-Entscheidungsträger
  • Operations- und Infrastruktur-Experten

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Machine Learning
  • Erfahrung mit Python
  • Verständnis von Cloud-Plattformen
  • Basiskompetenz in Data Operations

Weitere Infos

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