LLM-Entwicklung und Deployment - Kompaktkurs
Kursdauer: 5 Tage
Das lernen Sie im Kurs
- LLM Anwendungen entwickeln und RAG Pipelines erstellen
- Externe Datenquellen integrieren und APIs anbinden
- Deployment Monitoring und Skalierung umsetzen
Zahlen, die Vertrauen schaffen - überzeugen Sie sich selbst.
Unsere Schulungsformen kurz erklärt
Offener Kurs
- 5 Tage
- 1 gesicherter Termin
- ab 2.331,00 € zzgl. MwSt.
- An 32 Standorten oder online
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Gemeinsam mit Teilnehmenden aus verschiedenen Unternehmen.
Als Präsenzseminar oder Live-Online-Training zu festen Terminen – ideal für den fachlichen Austausch und neue Impulse.
Firmenschulung
- 5 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis auf Angebot
- In ihrem Hause, online, bei PC-COLLEGE
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Bei Ihnen, an einem PC-COLLEGE Standort oder als Live-Online-Training. Inhalte und Termine stimmen wir individuell ab.
Einzelcoaching
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Als Präsenztermin oder Live-Online-Training. Inhalte und Termine werden flexibel auf Ihre Anforderungen abgestimmt.
LLM-Entwicklung und Deployment - Kompaktkurs
Kurs-ID: LMKWas erwartet Sie in diesem LLM-Entwicklung und Deployment - Kompaktkurs Kurs?
In diesem fünftägigen Kurs lernen Sie, wie moderne LLM-Anwendungen aufgebaut, erweitert und produktiv eingesetzt werden. Sie entwickeln eigene RAG-Pipelines, arbeiten mit Tools wie LangChain, FAISS und Docker und setzen professionelle Deployment- und Monitoring-Strategien um.
Für wen ist der LLM-Entwicklung und Deployment - Kompaktkurs geeignet?
Dieser Kompaktkurs vermittelt Ihnen praxisnahes Wissen zur Entwicklung und zum Betrieb moderner Large Language Model-Anwendungen. Sie lernen die grundlegenden Bausteine aktueller LLM-Architekturen kennen und entwickeln systematisch eigene Prompts und RAG-Pipelines. Ein besonderer Fokus liegt auf der Integration externer Wissensquellen mithilfe von LangChain oder LlamaIndex sowie dem Aufbau produktionsreifer Query-Antwort-Systeme mit Logging, API-Anbindung und semantischer Suche.
Abschließend beschäftigen Sie sich mit Infrastruktur, Sicherheit und Governance. Sie lernen, wie Sie LLM-Anwendungen mit Docker containerisieren, via FastAPI bereitstellen, überwachen und skalieren – inklusive Guardrails, Token-Tracking und Prompt-Management.
Angesprochener Teilnehmerkreis:
Technisch orientierte Fachkräfte, Entwickler, ML Engineers, AI-Produktmanager und alle, die LLMs systematisch entwickeln, erweitern und produktiv einsetzen möchten.
Kursziel:
Teilnehmende sind in der Lage, LLM-gestützte Anwendungen zu entwickeln, externe Datenquellen einzubinden, produktionsreife Systeme mit RAG zu betreiben und diese sicher, skalierbar und nachvollziehbar zu verwalten.
Kursvoraussetzungen
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.
Ist die Teilnahme vor Ort und online möglich?
Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Schauen Sie sich die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen an. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.
Welche Themen werden im LLM-Entwicklung und Deployment - Kompaktkurs behandelt?
- 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
Ihre Vorteile
- Bildungsanbieterauszeichnung
Auch 2026 wurde PC-COLLEGE im International Training Center Rating® (ITCR) der PerformNet AG erneut mit der Höchstbewertung von fünf Sternen ausgezeichnet. Besonders hervorgehoben wurden unsere hohe Kundenorientierung und dauerhaft exzellente Qualitätsstandards. <a href="https://www.pc-college.de/pc-college-top-anbieter-fuer-weiterbildungen">Übersicht "PC-COLLEGE-Auszeichnungen"</a> - Autorisierter Trainingspartner
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