Das Seminar "Entwicklung und Optimierung von LLM-Anwendungen" ist seitens des Herstellers nicht mehr verfügbar, bzw. abgekündigt. Wir können Ihnen diese Schulung in Form eines Workshops in Ihrem Unternehmen oder in unserem Schulungszentrum anbieten.

Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 3-tägigen Seminar „Entwicklung und Optimierung von LLM-Anwendungen“ erwerben Sie Kenntnisse, wie moderne LLM-basierte Anwendungen gestaltet, implementiert und verbessert werden. Sie erhalten eine fundierte Einführung in Architekturprinzipien, Design Patterns und Best Practices für leistungsfähige KI-Anwendungen. Zudem evaluieren Sie verschiedene Technologie-Stacks und LLM-Frameworks und lernen die Anforderungen an Infrastruktur und Skalierung kennen.

Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung: Sie entwickeln Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme, integrieren Monitoring- und Observability-Tools und optimieren Modelle durch Fine-Tuning. Weiterhin lernen Sie, KI-Anwendungen sicher und DSGVO-konform zu gestalten sowie komplexe Multi-Agenten-Systeme und Workflows zu orchestrieren.

Im abschließenden Praxisprojekt setzen Sie Ihr Wissen um, indem Sie eine End-to-End-Anwendung entwickeln, testen und bereitstellen. Nach dem Seminar sind Sie befähigt, performante und sichere LLM-Anwendungen zu realisieren, in bestehende Dateninfrastrukturen zu integrieren und den Entwicklungsprozess professionell zu steuern.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Software-Entwickler
  • Backend-Entwickler
  • Alle, die sich mit Entwicklung von LLM-Anwendungen auseinandersetzen wollen

Kurs - Voraussetzungen

  • Erfahrungen in der Software-Entwicklung
  • Software-Entwicklungs-Setup
  • Cloud Account

Seminardauer

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

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

LLM-Anwendungsentwicklung: Fundamentals

  • Architekturprinzipien für LLM-basierte Anwendungen
  • Design Patterns und Best Practices
  • Unterschiede zwischen Assistants/Agents und reinen LLM-Implementierungen
  • Performance, Skalierung und Kostenkontrolle

Technology Stack Selection

  • Frontend-Technologien für KI-Anwendungen
  • Backend-Architekturen und Frameworks
  • Evaluation gängiger LLM-Frameworks (LangChain, LlamaIndex etc.)
  • Infrastructure Requirements und Cloud-Dienste

RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation)

  • Architektur und Komponenten von RAG-Systemen
  • Vektorendatenbanken und Embedding-Modelle
  • Implementierung von Retrieval-Mechanismen
  • Praktische Übungen zur RAG-Integration

LLMOps in der Praxis

  • Monitoring und Observability
  • Logging und Tracing von LLM-Interaktionen
  • A/B Testing und Experimentierung
  • Integration von Monitoring-Tools (Datadog etc.)

Fine-Tuning und Modellanpassung

  • Methoden des Model Fine-Tunings
  • Datenaufbereitung und Training
  • Evaluation und Qualitätssicherung
  • Cost-Benefit-Analyse verschiedener Tuning-Ansätze

Datenprodukte und Integration

  • Integration mit Data Warehouses (Snowflake)
  • ETL-Prozesse für KI-Anwendungen
  • Datenqualität und Governance
  • Praktischer Workshop: Datenpipeline-Entwicklung

Security und Compliance

  • Sicherheitskonzepte für KI-Anwendungen
  • Datenschutz und DSGVO-Konformität
  • Authentication und Authorization
  • Secure Prompt Engineering

Advanced Development Patterns

  • Implementierung von Multi-Agent-Systemen
  • Orchestrierung komplexer Workflows
  • Fehlerbehandlung und Resilienz
  • Performance-Optimierung

Praktisches Projekt

  • Entwicklung einer End-to-End-Anwendung
  • Integration aller gelernten Komponenten
  • Code Review und Best Practices
  • Deployment und Testing

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