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.
Analyze & Deploy Scalable LLM Architectures
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Analyze & Deploy Scalable LLM Architectures
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Microservices Architecture for AI Systems
Dozent: LearningMate
Bei enthalten
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
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Kubernetes
- Kategorie: Containerization
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: Configuration Management
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Release Management
- Kategorie: Performance Testing
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
- Kategorie: Infrastructure as Code (IaC)
- Kategorie: Application Deployment
- Kategorie: Continuous Delivery
- Kategorie: Performance Analysis
- Kategorie: Systems Analysis
- Kategorie: Cloud Deployment
- Kategorie: Analysis
- Kategorie: LLM Application
- Kategorie: Application Performance Management
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Performance Tuning
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Januar 2026
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für 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
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
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
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.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
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Felipe M.
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Larry W.
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Häufig gestellte Fragen
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