Sind Sie frustriert von KI-Modellen, die Ihren spezifischen Bereich nicht verstehen oder nicht über Demo-Umgebungen hinaus skalieren können? Die meisten Unternehmen tun sich schwer damit, vielversprechende KI-Prototypen in robuste, produktionsreife Systeme umzuwandeln, die unter realen Unternehmensanforderungen einen konsistenten Wert liefern, so dass bahnbrechendes Potenzial ungenutzt bleibt.

Dieser umfassende Kurs zur Produktionstechnik macht Sie zu einem kompletten GenAI-Spezialisten, der in der Lage ist, ein Fine-Tuning der Basismodelle für spezialisierte Domänen vorzunehmen, eine kugelsichere Infrastruktur für die Bereitstellung zu entwerfen und KI-Systeme zu warten, die zuverlässig auf Millionen von Anwendern skalieren. Sie beherrschen fortgeschrittene Fine-Tuning-Techniken einschließlich parameter-effizienter Methoden wie LoRA, implementieren unternehmenstaugliche Bereitstellungsstrategien mit umfassender Überwachung und automatisierter Wartung und bauen Produktionssysteme mit fortgeschrittenen Optimierungstechniken wie semantischem Caching, Hybrid-Routing und Edge-Bereitstellungsstrategien auf. Dieser Kurs richtet sich an Fachleute, die KI-Systeme in großem Maßstab entwickeln, darunter ML-Ingenieure, die sich auf produktionsreife Modelle konzentrieren, DevOps-Ingenieure, die KI-Bereitstellungen verwalten, Plattform-Ingenieure, die robuste Infrastrukturen aufbauen, und technische Architekten, die durchgängig skalierbare KI-Lösungen entwerfen. Ganz gleich, ob Sie den Durchsatz von Modellen optimieren oder die plattformübergreifende Reliabilität verwalten, dieser Kurs unterstützt Sie bei der Bereitstellung von hochleistungsfähigen KI-Systemen in Unternehmensumgebungen. Die Teilnehmer sollten grundlegende Kurse in generativer KI, Data Engineering und KI-Agentenentwicklung absolviert haben. Kenntnisse in fortgeschrittener Python-Programmierung und Erfahrung mit ML-Frameworks sind unerlässlich. Von den Teilnehmern wird erwartet, dass sie mit Cloud-Plattformen und Containerisierungstechnologien wie Docker und Kubernetes vertraut sind und über ein solides Verständnis von Modell-Training, Modellevaluation und Produktionssystemarchitektur verfügen. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, fortgeschrittene Fine-Tuning-Workflows einschließlich LoRA und domänenspezifischer Modellanpassungen durchzuführen. Sie werden Strategien für die Bereitstellung in Unternehmen mit Automatisierung, Überwachung und Container-Orchestrierung implementieren. Darüber hinaus werden die Teilnehmer robuste Produktionsüberwachungssysteme mit Echtzeitwarnungen aufbauen und fortschrittliche Optimierungsmethoden wie Caching, hybrides Routing und Edge-Bereitstellung für eine skalierbare, widerstandsfähige KI-Systemleistung anwenden.