LLMOps - Sprachmodelle produktiv einsetzen

Die Schulung, LLMOps - Sprachmodelle produktiv einsetzen, bietet Ihnen umfassendes Wissen darüber, wie große Sprachmodelle wie GPT oder LLaMA effektiv in Ihrem Unternehmen implementiert werden können. Sie lernen, wie Sie komplexe LLM-Workflows automatisieren und APIs steuern, um Sprachmodelle mit Hilfe von LangChain oder individuellen Modulen in Ihre Arbeitsprozesse einzubinden. Dabei profitieren Sie von Methoden zur Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und entwickeln Monitoring- sowie Versionierungsstrategien, die sicherstellen, dass Ihre KI-Anwendungen stabil, sicher und kontrollierbar sind.

Diese Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte, die sich mit der produktiven Nutzung von Sprachmodellen auseinandersetzen möchten. Ob Sie Anfänger in diesem Bereich sind oder bereits erste Erfahrungen gesammelt haben, hier erwerben Sie die nötigen Kenntnisse zur Entwicklung robuster KI-Lösungen. Durch praxisnahe Beispiele lernen Sie, wie Sie Sicherheits- und Compliance-Anforderungen erfüllen, um den Schutz Ihrer Daten zu gewährleisten.

Wichtige Themen wie das Prompt-Management und aktuelle Architekturen helfen Ihnen, fundierte Entscheidungen bezüglich der Modellwahl und der Infrastruktur zu treffen. Durch den Einsatz moderner Tools und Frameworks wie LangChain oder BentoML erweitern Sie Ihre Fähigkeiten im Bereich der KI-Integration. Sie erhalten Einblicke in die neuesten technologischen Trends und lernen, wie Sie Ihre Anwendungen effizient überwachen und somit eine hohe Antwortqualität gewährleisten können.

Ein besonderes Highlight ist der Aufbau eines Beispielprojekts, bei dem Sie eine LLM-basierte Anwendung mit umfassendem Monitoring entwickeln. Damit erlangen Sie nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praktische Fähigkeiten, die Ihnen langfristig Sicherheit und Effizienz in Ihrer täglichen Arbeit bieten.

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