Die Auswahl der geeigneten Architektur für eine Anwendung mit großen Sprachmodellen (LLM) ist für jedes technische Team eine entscheidende Entscheidung, die sich auf Kosten, Leistung und Sicherheit auswirkt. Der Kurs „Entwerfen, Vergleichen und Analysieren von LLM-Architekturen“ richtet sich speziell an Ingenieure, Architekten und technische Leiter, die an diesen entscheidenden „Build-vs.-Buy“-Abwägungen beteiligt sind. Er bietet einen strukturierten Ansatz für den Entwurf und die Begründung von Systemarchitekturen. Die Teilnehmer lernen, ihre visuellen Kommunikationsfähigkeiten zu verbessern, indem sie Sequenzdiagramme erstellen, die die Kompromisse zwischen synchronen und asynchronen Verarbeitungsabläufen veranschaulichen. Der Kurs legt zudem einen Schwerpunkt auf die strategische Analyse von Bereitstellungsoptionen und vergleicht dabei das Eigenhosting eines Open-Source-Modells mit der Nutzung einer verwalteten API. Zu den wichtigsten erworbenen Fähigkeiten gehören die Berechnung der Gesamtbetriebskosten (TCO), die Bewertung der Latenz sowie das Verständnis der Auswirkungen auf den Datenschutz, wodurch die Teilnehmer in die Lage versetzt werden, fundierte, geschäftsorientierte Empfehlungen abzugeben. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, Ihre Architekturentscheidungen selbstbewusst zu entwerfen, zu verteidigen und gegenüber allen Beteiligten zu dokumentieren.

Entwerfen, Vergleichen und Analysieren von LLM-Architekturen
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Entwerfen, Vergleichen und Analysieren von LLM-Architekturen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Microservices-Architektur für KI-Systeme“

Dozent: LearningMate
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Entwerfen und begründen Sie LLM-Architekturen, indem Sie Systemabläufe modellieren und die Vor- und Nachteile von selbst gehosteten gegenüber verwalteten APIs analysieren.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Cloud-API
- Kategorie: Kostenmanagement
- Kategorie: Diagramm Entwurf
- Kategorie: Informationen zum Datenschutz
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Leistungsanalyse
- Kategorie: Modellierung von Prozessen
- Kategorie: KI-Produktstrategie
- Kategorie: Analyse
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)
- Kategorie: Unified Modeling Language
- Kategorie: Modell-Einsatz
Wichtige Details

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Februar 2026
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