LLM-Entwicklung und Deployment - Kompaktkurs

  • In diesem fünftägigen Kurs lernen Sie, wie moderne LLM-Anwendungen aufgebaut, erweitert und produktiv eingesetzt werden. Sie entwickeln eigene RAG-Pipelines, arbeiten mit Tools wie LangChain, FAISS und Docker und setzen professionelle Deployment- und Monitoring-Strategien um.

  • Dieser Kompaktkurs vermittelt Ihnen praxisnahes Wissen zur Entwicklung und zum Betrieb moderner Large Language Model-Anwendungen. Sie lernen die grundlegenden Bausteine aktueller LLM-Architekturen kennen und entwickeln systematisch eigene Prompts und RAG-Pipelines. Ein besonderer Fokus liegt auf der Integration externer Wissensquellen mithilfe von LangChain oder LlamaIndex sowie dem Aufbau produktionsreifer Query-Antwort-Systeme mit Logging, API-Anbindung und semantischer Suche.

    Abschließend beschäftigen Sie sich mit Infrastruktur, Sicherheit und Governance. Sie lernen, wie Sie LLM-Anwendungen mit Docker containerisieren, via FastAPI bereitstellen, überwachen und skalieren – inklusive Guardrails, Token-Tracking und Prompt-Management.

    Angesprochener Teilnehmerkreis:
    Technisch orientierte Fachkräfte, Entwickler, ML Engineers, AI-Produktmanager und alle, die LLMs systematisch entwickeln, erweitern und produktiv einsetzen möchten.

    Kursziel:
    Teilnehmende sind in der Lage, LLM-gestützte Anwendungen zu entwickeln, externe Datenquellen einzubinden, produktionsreife Systeme mit RAG zu betreiben und diese sicher, skalierbar und nachvollziehbar zu verwalten.

    • Grundlagen & Architektur moderner LLMs
      • Überblick Transformer, Kontext, Tokenisierung
      • Prompt Design (Zero-/Few-Shot, System Prompts)
      • Unterschiede zu klassischen NLP-Verfahren
      • Hands-on: effektive Prompts entwickeln
    • Retrieval-Augmented Generation (RAG) Essentials
      • Rolle von Embeddings und Vektorsuche
      • Praktische Arbeit mit FAISS, ChromaDB
      • Integration externer Quellen über LangChain / LlamaIndex
      • Aufbau einer einfachen RAG-Pipeline
    • Erweiterte RAG-Pipelines in der Praxis
      • Datenvorbereitung & semantische Abfragen
      • Tool-Ketten in LangChain
      • Query-Antwort-System mit API-Anbindung
      • Best Practices: Trennung von Modell- und Wissenskomponente
    • LLMOps – Deployment & Infrastruktur
      • Deployment-Strategien: Hosted vs. On-Premise
      • Containerisierung (Docker), Frameworks (FastAPI, BentoML)
      • Monitoring & Logging (LangSmith, Weights & Biases, OpenTelemetry)
      • Prompt- & Model-Management
    • LLMOps – Governance, Security & Skalierung
      • Sicherheit (Prompt Injection, Datenschutz, Auditierbarkeit)
      • Kostenkontrolle: Token-Tracking, Caching, Request-Management
      • CI/CD für LLM-Anwendungen
    • Abschlussprojekt: Bau einer produktionsreifen Anwendung mit RAG, Logging, Monitoring & Guardrails

  • Solide Kenntnisse in Python und Grundverständnis von API-Nutzung, Machine Learning oder Cloud-Infrastruktur sind erforderlich. Erfahrung mit Tools wie Jupyter, VS Code oder Docker ist hilfreich.

  • Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen (Virtual Classrooms) finden sie hier. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.
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Zeitrahmen: 5 Tageskurs | 09:00 bis 16:00 Uhr

Preise

Die Teilnahmegebühr beträgt

ab 2.590,00 €
(3.082,10 € inkl. 19% MwSt.)

Durchführung ab 1 Teilnehmenden (mehr lesen ...)

Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.


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