LLMOps & AI Operations – KI-Anwendungen professionell betreiben, überwachen und skalieren

Ziele der Schulung

In dieser 3-tägigen Schulung "LLMOps & AI Operations – KI-Anwendungen professionell betreiben, überwachen und skalieren" lernen Sie, wie moderne KI-Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs) zuverlässig, sicher und wirtschaftlich in produktiven Unternehmensumgebungen betrieben werden.

Während die Entwicklung von KI-Anwendungen zunehmend einfacher wird, stellt der produktive Betrieb Unternehmen vor neue Herausforderungen: Modelle müssen verwaltet, Anwendungen skaliert, Kosten kontrolliert und Änderungen nachvollziehbar umgesetzt werden. Sie lernen, wie LLM-basierte Anwendungen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg professionell betreut werden – von der Bereitstellung über Versionierung und Release-Management bis hin zu Betrieb, Optimierung und Weiterentwicklung.

Der Kurs vermittelt die Grundlagen und praktischen Methoden von LLMOps und zeigt, wie sich bewährte DevOps-Prinzipien auf generative KI-Anwendungen übertragen lassen. Sie erfahren, welche Anforderungen sich durch RAG-Anwendungen, KI-Agenten und modellbasierte Services ergeben und wie Unternehmen stabile, wartbare und skalierbare KI-Plattformen aufbauen.

Nach Abschluss der Schulung sind Sie in der Lage, geeignete LLMOps-Strategien für Ihre Organisation zu entwickeln, KI-Anwendungen strukturiert bereitzustellen und Betriebsprozesse für moderne KI-Systeme zu etablieren.

Zielgruppe Seminar

• Softwarearchitekten
• IT-Architekten
• DevOps Engineers
• MLOps Engineers
• Cloud Engineers
• KI-Entwickler
• Plattformverantwortliche
• Verantwortliche für den Betrieb von KI-Anwendungen

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Cloud-Computing und DevOps-Konzepten
• Grundverständnis generativer KI und Large Language Models (LLMs)
• Erfahrungen mit APIs und Container-Technologien sind hilfreich
• Grundkenntnisse in Softwareentwicklung sind von Vorteil

Seminarinhalt

Einführung in LLMOps und AI Operations

• Bedeutung und Ziele von LLMOps
• Unterschiede zwischen DevOps, MLOps und LLMOps
• Herausforderungen beim Betrieb generativer KI-Anwendungen
• Lebenszyklus moderner KI-Systeme
• Anforderungen produktiver LLM-Anwendungen

Architektur produktiver KI-Systeme

• Komponenten moderner LLM-Anwendungen
• Model Layer, Application Layer und Data Layer
• Architektur von RAG-Anwendungen
• Betriebsanforderungen von KI-Anwendungen
• Betrieb und Lifecycle Management von KI-Agenten
• Integration von KI-Services in bestehende Unternehmensarchitekturen

Deployment und Lifecycle Management

• Bereitstellung von LLM-basierten Anwendungen
• Deployment-Strategien für KI-Services
• Modellversionierung und Modellverwaltung
• Prompt-Versionierung und Prompt Lifecycle Management
• Verwaltung von Embeddings und Wissensdatenbanken
• Release-, Update- und Rollback-Strategien
• Umgang mit Änderungen an Modellen und KI-Komponenten

Skalierung und Performance-Optimierung

• Skalierungsstrategien für KI-Anwendungen
• Betrieb von LLM-Services bei steigenden Nutzerzahlen
• Umgang mit Lastspitzen
• Caching-Strategien für KI-Anfragen
• Token-Management und Kostenkontrolle
• Auswahl und Routing verschiedener Modelle
• Optimierung von Geschwindigkeit und Ressourcenverbrauch

Governance und Betriebskontrolle

• Verantwortlichkeiten beim Betrieb von KI-Anwendungen
• Zugriffskonzepte für KI-Services
• Verwaltung von Modellen, Daten und Komponenten
• Nachvollziehbarkeit und Auditierbarkeit von KI-Prozessen
• Compliance-Anforderungen im KI-Betrieb
• Integration von Governance-Prozessen in den Entwicklungs- und Betriebsablauf

Monitoring und Optimierung von KI-Anwendungen

• Grundlagen der Überwachung von KI-Systemen
• Betriebsmetriken für LLM-Anwendungen
• Erkennen von Performance- und Qualitätsproblemen
• Analyse von Kosten und Ressourcenverbrauch
• Optimierung von KI-Workflows

Praxis

• Aufbau einer LLMOps-Pipeline
• Deployment einer RAG-basierten KI-Anwendung
• Verwaltung von Modell- und Anwendungsversionen
• Umsetzung von Skalierungs- und Optimierungsmaßnahmen
• Integration von Betriebs- und Qualitätsmetriken

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

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