Sind Sie bereit, die operativen Grundlagen zu meistern, die dafür sorgen, dass GenAI-Systeme in Unternehmen stets mit maximaler Effizienz laufen?

Dieser Kurs macht Sie zu einem Experten für die Leistungsoptimierung von GenAI und vermittelt Ihnen die entscheidenden Überwachungs- und Messkompetenzen, die erstklassige KI-Betriebsteams auszeichnen. Dieser Kurzkurs wurde entwickelt, um Fachleuten aus den Bereichen Machine Learning und KI dabei zu helfen, eine systematische GenAI-Leistungsoptimierung durch fortschrittliche Überwachungs-, Mess- und Wartungsstrategien zu erreichen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, Warnsysteme so zu optimieren, dass Störsignale eliminiert werden, ohne die Zuverlässigkeit des Dienstes zu beeinträchtigen, integrierte Dashboards zu entwerfen, die die verborgenen Zusammenhänge zwischen Benutzererfahrung und Backend-Leistung aufzeigen, und eine umfassende Bewertung des Systemzustands anhand der drei Säulen der Observability zu beherrschen. Diese Fähigkeiten führen unmittelbar zu reduzierten Ausfallzeiten, einer schnelleren Reaktion auf Vorfälle und datengestützten Optimierungsentscheidungen. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: Alarmschwellenwerte zu bewerten, um ein Gleichgewicht zwischen Alarmrauschen und der Einhaltung von Service-Levels herzustellen. Leistungs-Baseline-Dashboards zu erstellen, die die Benutzererfahrung mit Backend-KPIs in Beziehung setzen. Die Systembeobachtbarkeit mithilfe von Protokollen, Metriken und verteilter Ablaufverfolgung zu bewerten. Dieser Kurs ist einzigartig, da er sich speziell auf die Herausforderungen bei der Systemleistung von GenAI konzentriert und traditionelle Observability-Praktiken mit KI-spezifischen Überwachungsanforderungen durch praktische OpenTelemetry-Implementierungen kombiniert. Um in diesem Projekt erfolgreich zu sein, sollten Sie über Vorkenntnisse in den Bereichen Machine-Learning-Systeme, Konzepte der Anwendungsüberwachung und Architektur verteilter Systeme verfügen.