When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Analyze & Deploy Scalable LLM Architectures

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Analyze & Deploy Scalable LLM Architectures

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Microservices Architecture for AI Systems“

Dozent: LearningMate

Bei enthalten

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3 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

3 Module

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Stunden zu vervollständigen

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Performance Analysis
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Configuration Management
Kategorie: Cloud-Native Computing
Kategorie: Release Management
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Containerization
Kategorie: Application Performance Management
Kategorie: Scalability
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Systems Analysis
Kategorie: Analysis
Kategorie: Continuous Delivery
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Kubernetes

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Januar 2026

Bewertungen

6 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss

Unterrichtet in Englisch

91% of learners achieved a positive career outcome

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Microservices Architecture for AI Systems“

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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

Analyze & Deploy Scalable LLM Architectures is an intermediate course for ML engineers and AI practitioners tasked with moving large language model (LLM) prototypes into production. Many powerful models fail under real-world load due to architectural flaws. This course teaches you to prevent that.

You will learn to analyze multi-stage architectures such as RAG to diagnose and quantify performance bottlenecks with evidence, not assumptions. You will then master the tools of production-grade operations, designing and writing declarative Helm charts to deploy containerized LLM applications on Kubernetes. The curriculum focuses on building resilient, scalable systems by implementing Horizontal Pod Autoscaling (HPA) to handle unpredictable traffic and managing the full deployment lifecycle with controlled rollouts and rapid rollbacks. By the end of this course, you will be able to transform fragile prototypes into robust, reliable, and scalable production services.

Moduldetails

This module establishes the foundational mindset that "performance lives in the pipeline." Learners will discover that a large language model (LLM) application is a multi-stage system where overall speed is dictated by the slowest component. They will learn to deconstruct a complex Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture, trace a user request through it, and use system diagrams to form an evidence-based hypothesis about the primary performance bottleneck.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

In this module, learners move from hypothesis to evidence. They will learn to use system logging and profiling data to quantify the precise latency contribution of each stage in an LLM pipeline. The focus is on designing small, reversible, and hypothesis-driven experiments to prove or disprove their initial findings and distinguish a performance bottleneck's root cause from its symptoms.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren2 Aufgaben

1 VideoInsgesamt 4 Minuten

How to Quantify Latency from Logs4 Minuten

2 LektürenInsgesamt 9 Minuten

Evidence Replaces Assumption: The Power of Profiling4 Minuten
Interpreting Performance Dashboards5 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 20 Minuten

Hands-On Learning (HOL): Analyzing Production Logs to Identify Performance Bottlenecks10 Minuten
Evidence-Based Performance Tuning Quiz10 Minuten

This module bridges the gap between a working prototype and a resilient, production-ready service. Learners will design and manage declarative deployments using Helm and Kubernetes, package a multi-component RAG stack, and implement Horizontal Pod Autoscaling (HPA) for dynamic, cost-efficient scaling. They will also master the critical operational skills of performing controlled, zero-downtime rollouts and rapid rollbacks.