LLM-Entwicklung und Deployment - Kompaktkurs

Kursinfo

Sie lernen im kompakten Format, wie moderne LLM-Anwendungen aufgebaut und betrieben werden – von Prompt Design über RAG-Pipelines bis hin zu Deployment mit Docker, Monitoring und Governance. Der Kurs ist praxisnah und durchgängig hands-on. Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.

Inhalt:

• 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