LLM-Entwicklung und Deployment - Kompaktkurs

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.
Inhalte
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.

Alle mit technischem Hintergrund, die an der Entwicklung, Integration oder dem Betrieb von LLM-basierten Anwendungen beteiligt sind – z. B. in IT, AI, DevOps oder Produktentwicklung.

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

PC-COLLEGE-Schulungshaus

Weiterführende Informationen auf der Seite des Anbieters