„Benchmark & Optimize LLM App Performance“ ist ein praxisorientierter Leitfaden, der Sie von „Es funktioniert“ zu „Es läuft wie geschmiert“ führt. Zunächst betrachten Sie Geschwindigkeit und Kosten als Produktmerkmale – Sie definieren eine Basislinie mit den richtigen Metriken (p50/p95-Latenz, Tokens/Sek., Durchsatz, Determinismus, Kosten pro Aufgabe) und erstellen ein schlankes Benchmarking-Tool, das Sie bei jeder Änderung erneut ausführen können. Anschließend lernen Sie, Engpässe im gesamten Stack – Netzwerk, Modell, Prompt und Nachbearbeitung – aufzuspüren. Dabei nutzen Sie praktische Muster, die die Anzahl der Tokens reduzieren, ohne die Qualität zu beeinträchtigen, sowie Caching-Strategien für Embeddings, RAG und Tool-Aufrufe. Anschließend führen Sie A/B/C-Experimente durch, um Modelle und Prompts anhand desselben Datensatzes zu vergleichen, interpretieren die Ergebnisse anhand einfacher Statistiken und wählen selbstbewusst einen Gewinner aus. Schließlich bereiten Sie das System mit Parallelitätsgrenzen, Warteschlangen, Timeouts, Fallbacks und einem 30-tägigen Optimierungsleitfaden für den Produktiveinsatz vor. Freuen Sie sich auf wiederverwendbare Vorlagen, übersichtliche Checklisten und realistische Demos, die für vielbeschäftigte Entwickler und Produktentwickler konzipiert sind, die messbare Fortschritte – und keinen Hype – anstreben.

Dieser Kurs richtet sich an Machine-Learning-Ingenieure, KI-Entwickler, Datenwissenschaftler und Produktingenieure, die LLM-basierte Anwendungen für Produktionsumgebungen optimieren und skalieren möchten. Er eignet sich außerdem ideal für Backend-Ingenieure und DevOps-Experten, die die Systemleistung steigern, die Latenz reduzieren und die Kosteneffizienz bei KI-Implementierungen verbessern möchten. Darüber hinaus profitieren Produktmanager und technische Leiter, die KI-gestützte Systeme betreuen, von den vermittelten praktischen Erkenntnissen. Diese helfen ihnen, die Anwendungsleistung zu verbessern und sicherzustellen, dass ihre LLM-Modelle zuverlässige, qualitativ hochwertige Ergebnisse in großem Maßstab liefern. Dieser Kurs setzt Grundkenntnisse in Python oder JavaScript, Vertrautheit mit REST-APIs sowie ein grundlegendes Verständnis der Funktionsweise von Large Language Models (LLMs) voraus. Diese Fähigkeiten helfen Ihnen dabei, sich effektiv mit den Kursinhalten auseinanderzusetzen, die Leistung zu optimieren und Lösungen zu implementieren. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über die Fähigkeiten, die LLM-Leistung zu optimieren, reale Engpässe zu beseitigen und effiziente, skalierbare KI-Systeme zu implementieren. Sie sind dann in der Lage, diese Techniken selbstbewusst anzuwenden und Ihre KI-Lösungen schneller, zuverlässiger und produktionsreif zu machen!