LLMOps - Sprachmodelle produktiv einsetzen

BeschreibungIn 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.InhaltEinführung in LLMOps- Unterschiede zu MLOps- Typische Herausforderungen im produktiven EinsatzLLM-Architekturen und Deployment-Strategien- Hosted APIs vs. On-Premise- Modellwahl und InfrastrukturTooling und Frameworks- LangChain, BentoML, FastAPI, Docker- Model- und Prompt-ManagementMonitoring und Logging- Antwortqualität, Prompt-Auswertung, LLM-Observability- Tools: Weights & Biases, LangSmith, OpenTelemetrySicherheit und Compliance- Datenschutz, Auditierbarkeit, Governance-RegelnKostenkontrolle und Skalierung- Token-Tracking, Caching, Request-ManagementBeispielprojekt- Aufbau einer LLM-basierten Anwendung mit Logging, Prompt-Debugging und MonitoringVoraussetzungenGute Kenntnisse in Python, API-Nutzung und Container-Technologien. Erfahrungen mit DevOps-Tools, ML-Pipelines oder Cloud-Umgebungen sind hilfreich.ZielgruppeDas Seminar richtet sich an technische Fachkräfte, die den produktiven Einsatz von Sprachmodellen verantworten - in Entwicklung, Betrieb oder Architektur.