LLMOps - Sprachmodelle produktiv einsetzen

Wer große Sprachmodelle wie GPT oder LLaMA zuverlässig im Unternehmen einsetzen möchte, lernt in dieser Weiterbildung, wie sich KI-Anwendungen sicher und kontrolliert in produktive Abläufe integrieren lassen. Sie erfahren, wie Sie LLM-Workflows automatisieren, APIs ansteuern und Modelle mithilfe von LangChain oder eigenen Komponenten in bestehende Prozesse einbinden.

Die Schulung LLMOps - Sprachmodelle produktiv einsetzen richtet sich an Fachleute, die KI-Lösungen nicht nur entwickeln, sondern langfristig stabil betreiben wollen. Sie vertiefen Ihr Wissen zu Deployment-Strategien, der Wahl passender Infrastruktur und dem Unterschied zwischen gehosteten APIs und On-Premise-Lösungen.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Monitoring, Versionierung und Prompt-Management, damit Sie die Qualität und Zuverlässigkeit Ihrer Anwendungen jederzeit im Blick behalten. Sie setzen sich mit Logging, Observability und gängigen Werkzeugen auseinander, die den produktiven Betrieb transparent machen.

Auch Datenschutz, Auditierbarkeit und Governance-Regeln werden praxisnah behandelt, sodass Ihre KI-Anwendungen den Anforderungen an Compliance gerecht werden. Zusätzlich lernen Sie, Kosten durch Token-Tracking, Caching und durchdachtes Request-Management gezielt zu steuern.

Anhand eines praxisorientierten Beispielprojekts bauen Sie eine vollständige LLM-basierte Anwendung auf und wenden Logging, Prompt-Debugging sowie Monitoring direkt an. So gewinnen Sie Sicherheit im Umgang mit produktiven KI-Systemen und können das Gelernte unmittelbar in Ihren Arbeitsalltag übertragen.

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

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