LLMOps - Sprachmodelle produktiv einsetzen

Inhalt

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.

Inhalte

• 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

Abschluss

PC-COLLEGE Zertifikat

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