Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 3-tägigen Seminar „Einführung in LLMOps – Strategien und Best Practices für den Betrieb von Large Language Models“ erhalten Sie ein grundlegendes Verständnis von Large Language Models (LLMs) und deren Einsatzmöglichkeiten in der Industrie. Sie erwerben fundiertes Wissen über LLMOps, lernen die Herausforderungen und Lösungsansätze im Betrieb von LLMs kennen und erhalten einen Überblick über gängige Tools und Plattformen wie Databricks und MLflow.

Das Seminar vermittelt Best Practices für einen erfolgreichen Betrieb von LLMs und zeigt, wie Sie diese Tools effektiv konfigurieren und nutzen. Zudem erwerben Sie Fähigkeiten zur Überwachung, Qualitätssicherung, Automatisierung und Synchronisation von LLMs. Themen wie Ethik und Compliance im Umgang mit LLMs werden ebenfalls behandelt, ebenso wie das Skalieren und Deployment von LLMs in verschiedenen Umgebungen.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Entwickler
  • IT-Entscheidungsträger
  • Operations- und Infrastruktur-Experten

Kurs - Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Machine Learning
  • Erfahrung mit Python
  • Verständnis von Cloud-Plattformen
  • Basiskompetenz in Data Operations

Seminardauer

  • 3 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Einführung in LLMOps und Grundlagen

  • Einführung in Large Language Models
  • Grundlagen von LLMOps
  • Automatisierung und Synchronisation
  • Hands-On Session: Einführung in Tools
    • Verwendung von Tools wie Databricks, MLflow
    • Einrichtung der Umgebung für LLMOps
    • Praktische Übungen zur Automatisierung und Synchronisation

Überwachung, Qualität und Ethik

  • Überwachung von Large Language Models
  • Qualitätssicherung und Testen
  • Ethik und Compliance
  • Hands-On Session: Überwachung und Qualität
    • Einrichtung von Überwachungstools
    • Durchführung von Qualitätskontrollen
    • Praktische Übungen zur Überwachung und Qualitätssicherung

Skalierung, Deployment und Best Practices

  • Skalierung von Large Language Models
  • Deployment-Strategien
  • Fallstudien und Erfolgsgeschichten
  • Abschluss-Workshop und Netzwerken
    • Abschlussprojekt: Implementierung eines End-to-End LLMOps-Prozesses
    • Praktische Übungen zur Skalierung und Bereitstellung
    • Netzwerkmöglichkeiten und Diskussion über zukünftige Trends

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