{"id":193522,"date":"2024-03-29T10:24:00","date_gmt":"2024-03-29T09:24:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=193522"},"modified":"2024-03-14T22:48:01","modified_gmt":"2024-03-14T21:48:01","slug":"llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht","title":{"rendered":"LLMOps oder wie man mit gro\u00dfen Sprachmodellen umgeht"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"193522\" class=\"elementor elementor-193522\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-902d464 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"902d464\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-67bea61 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"67bea61\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Seit der Einf\u00fchrung von ChatGPT, Bard und anderen LLM-Modellen verwenden, entwerfen und implementieren immer mehr Unternehmen gro\u00dfe Sprachmodelle. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, das operative Management zu optimieren. Hier kommen die LLMOps ins Spiel. Worum geht es also?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fca9495 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"fca9495\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-54fdb70 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"54fdb70\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist LLMOps?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cbf7b85 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cbf7b85\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><strong>LLMOps<\/strong> ist ein Anagramm f\u00fcr &#8222;Operationen f\u00fcr gro\u00dfe Sprachmodelle&#8220;. Sie umfassen alle Praktiken, Techniken und Werkzeuge, die f\u00fcr das operative Management von gro\u00dfen Sprachmodellen in Produktionsumgebungen verwendet werden.<\/p><p>Das Ziel von <strong>LLMOps<\/strong> ist es dann, den Einsatz, die \u00dcberwachung und die Wartung gro\u00dfer Sprachmodelle zu optimieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1213171 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"1213171\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Alles \u00fcber LLMOps lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e98df26 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e98df26\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Die Bedeutung von LLMOps<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-702a231 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"702a231\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Zur Erinnerung:<\/strong> LLMs stellen einen Fortschritt gegen\u00fcber den traditionellen Modellen der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/nlp-language-translation-alles-was-du-wissen-musst\">NLP<\/a>) dar. Sie sind in der Lage, \u00e4u\u00dferst komplexe Aufgaben zu bew\u00e4ltigen, von der Beantwortung offener Fragen \u00fcber die Synthese bis hin zur Befolgung von Anweisungen, die fast willk\u00fcrlich sind. Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden <strong>LLM<\/strong>s immer mehr in das menschliche Verhalten eingebunden. Aber diese Fortschritte bringen immer noch viele Herausforderungen mit sich. Und zwar auf mehreren Ebenen:<\/p><ul><li>Das Sammeln von Daten ;<\/li><li>Die Vorbereitung der Daten ;<\/li><li>Die Zusammenarbeit zwischen Data Science- und Data Engineering-Teams &#8230; ;<\/li><li>Prompt Engineering ;<\/li><li>Die Feinabstimmung des Modells (Fine Tuning) ;<\/li><li>Der Einsatz des Modells ;<\/li><li>\u00dcberwachung des Modells ;<\/li><li>usw.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e9fbd8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5e9fbd8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Bei all diesen Herausforderungen ist es wichtig, eine operative Strenge zu implementieren, um alle Prozesse zu synchronisieren. Dies ist die Rolle des <strong>LLMOp.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-447d10d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"447d10d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/LLMOps1.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e45bf5f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e45bf5f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">LLMOps vs MLOps<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48c107d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"48c107d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Im Gegensatz zu <strong>LLMOps gibt es MLOps (Machine Learning Operations).<\/strong> Obwohl sie sich erg\u00e4nzen, m\u00fcssen diese beiden Techniken unterschieden werden:<\/p><ul><li><strong>Computerressourcen<\/strong>: Aufgrund der Leistungsf\u00e4higkeit von Large Language Models ben\u00f6tigen diese zus\u00e4tzliche Ressourcen (wie <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/gpu-data-science\">GPU<\/a>s) mit feineren Gr\u00f6\u00dfenordnungen.<\/li><li><strong>Transferlernen:<\/strong> Traditionelle <strong>ML-Modelle<\/strong> werden normalerweise von Grund auf neu erstellt. Dies ist nicht der Fall bei gro\u00dfen Sprachmodellen, die von einem Basismodell ausgehen. Sie werden mit neuen Daten verfeinert, um den Nutzern eine hohe Leistung zu bieten.<\/li><li><strong>Menschliches Feedback:<\/strong> Um ihre Leistung zu verfeinern, arbeiten die meisten LLMs mit &#8222;Reinforcement Learning from Human Feedback&#8220; (RLHF). Die Integration dieser Schleife in die LLMOps-Pipelines erleichtert die Anpassung der gro\u00dfen Sprachmodelle.<\/li><li><strong>Anpassung von Hyperparametern:<\/strong> Beim maschinellen Lernen konzentriert sich die Anpassung auf die Verbesserung der Genauigkeit oder anderer Ma\u00dfnahmen.<\/li><li><strong>Bei LLMMs<\/strong> hingegen f\u00fchrt die Anpassung von Hyperparametern h\u00e4ufig zu einer Verringerung der Kosten und der Rechenleistung, die f\u00fcr das Training und die Inferenz ben\u00f6tigt werden.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19417f6 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"19417f6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">LLMOps beherrschen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-52a0555 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"52a0555\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c1df58d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c1df58d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind gute LLMOps-Praktiken?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45d67b8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"45d67b8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wie du vielleicht schon bemerkt hast, definiert LLMOps eine Reihe von<strong> Best Practices, <\/strong>um die Verwaltung von gro\u00dfen Sprachmodellen zu optimieren. Aber was sind diese Praktiken?<\/p><p>In Wirklichkeit gibt es je nach LLMOps-Phase mehrere:<\/p><ul><li><strong>Die explorative Datenanalyse (EDA):<\/strong> Die Exploration der verf\u00fcgbaren Daten ist unerl\u00e4sslich, da jede Information f\u00fcr das maschinelle Lernen verwendet wird.<\/li><li><strong>Datenaufbereitung:<\/strong> Hier geht es darum, die Daten so umzuwandeln, dass sie f\u00fcr die Teams, die die <strong>LLM<\/strong> einsetzen, sichtbar und zug\u00e4nglich sind. Das bedeutet, dass du Tabellen und Visualisierungen entwirfst, die reproduzierbar, ver\u00e4nderbar und gemeinsam nutzbar sind.<\/li><li><strong>Modellanpassung:<\/strong> Um die Leistung von Modellen zu verfeinern, k\u00f6nnen verschiedene Open-Source-Bibliotheken wie Hugging Face Transformers, DeepSpeed, PyTorch, TensorFlow usw. verwendet werden.<\/li><li><strong>Modell\u00fcberpr\u00fcfung und Governance:<\/strong> LLMOps soll alle Prozesse im Lebenszyklus gro\u00dfer Modelle optimieren. Du musst daher die Entwicklung und die verschiedenen Versionen der Modelle verfolgen.<\/li><li><strong>Modell\u00fcberwachung:<\/strong> \u00dcberwachungspipelines verhindern Halluzinationen, Verzerrungen und andere Fehlentwicklungen. Mithilfe von Warnmeldungen kannst du das Verhalten der Modelle analysieren. Hier ist es wichtig, eine menschliche Aufsicht zu implementieren.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b9cc647 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"b9cc647\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/LLMOps2.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3bb7758 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3bb7758\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-362f163 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"362f163\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die Vorteile von LLMOps?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cb23da6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cb23da6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wenn du die oben genannten guten Praktiken umsetzt, kannst du alle Vorteile von <strong>LLMOps<\/strong> nutzen. N\u00e4mlich:<\/p><ul><li><strong>Effizienz<\/strong>: Durch klare, bew\u00e4hrte Prozesse beschleunigt LLMOps die Entwicklung von Modellen und liefert bessere Modelle.<\/li><li><strong>Skalierbarkeit:<\/strong> Durch ein gutes operatives Management von LLMOps ist es einfacher, Tausende von Modellen zu verwalten.<\/li><li><strong>Risikominderung:<\/strong> Unter den guten Praktiken der LLMOps stehen \u00dcberwachung und Aufsicht im Mittelpunkt. Dies sorgt f\u00fcr mehr Transparenz und schnellere Reaktionen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ce70cbf e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ce70cbf\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14c610f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"14c610f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">LLMOps mit DataScientest meistern<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f15e8cd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f15e8cd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Mit der <strong>Entwicklung von LLMs<\/strong> wird das operative Management von gro\u00dfen Sprachmodellen zur Aufgabe einer Vielzahl von Akteuren. Im Mittelpunkt stehen dabei alle IT-Fachleute, wie z. B. DevOps-Ingenieure, Datenwissenschaftler,<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-engineer-weiterbildung-erfolgreich-meistern\"> Dateningenieure,<\/a> &#8230; M\u00f6chtest du die besten Praktiken anwenden und LLMs besser verwalten? Erlerne einen dieser Berufe mit DataScientest. Wir sind auf Daten spezialisiert und helfen dir dabei, zuverl\u00e4ssige und leistungsf\u00e4hige Sprachmodelle zu entwerfen, einzusetzen und zu optimieren. Schlie\u00df dich uns an!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f2be3e2 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"f2be3e2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Starte deine Weiterbildung<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c4c5318 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"c4c5318\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist LLMOps?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"LLMOps ist ein Anagramm f\u00fcr \"Large Language Model Operations\". Sie umfassen alle Praktiken, Techniken und Werkzeuge, die f\u00fcr das operative Management von gro\u00dfen Sprachmodellen in Produktionsumgebungen verwendet werden.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Was sind die Vorteile von LLMOps?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Wenn du die oben genannten bew\u00e4hrten Praktiken einsetzt, kannst du alle Vorteile von LLMOps nutzen: Effizienz, Skalierbarkeit und Risikominimierung.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Warum sollte man LLMOps beherrschen?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Mit der Entwicklung der LLMOs wird das operative Management der gro\u00dfen Sprachmodelle zur Aufgabe einer Vielzahl von Akteuren. Im Mittelpunkt stehen dabei alle IT-Fachleute wie DevOps-Ingenieure, Datenwissenschaftler, Dateningenieure usw.\".\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Seit der Einf\u00fchrung von ChatGPT, Bard und anderen LLM-Modellen verwenden, entwerfen und implementieren immer mehr Unternehmen gro\u00dfe Sprachmodelle. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, das operative Management zu optimieren. Hier kommen die LLMOps ins Spiel. Worum geht es also? Was ist LLMOps? LLMOps ist ein Anagramm f\u00fcr &#8222;Operationen f\u00fcr gro\u00dfe Sprachmodelle&#8220;. Sie umfassen alle Praktiken, Techniken [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":67,"featured_media":193529,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2420],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>LLMOps oder wie man mit gro\u00dfen Sprachmodellen umgeht<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"LLMOps steht f\u00fcr Large Language Model Operations und bezieht sich auf die Praktiken, Techniken und Werkzeuge, die verwendet werden, um ...\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"LLMOps oder wie man mit gro\u00dfen Sprachmodellen umgeht\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Seit der Einf\u00fchrung von ChatGPT, Bard und anderen LLM-Modellen verwenden, entwerfen und implementieren immer mehr Unternehmen gro\u00dfe Sprachmodelle. Daraus\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-03-29T09:24:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-03-14T21:48:01+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/03\/Large_Language_Model_Op-768x439-1.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"768\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"439\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Melanie\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Melanie\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"5 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht\"},\"author\":{\"name\":\"Melanie\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d\"},\"headline\":\"LLMOps oder wie man mit gro\u00dfen Sprachmodellen umgeht\",\"datePublished\":\"2024-03-29T09:24:00+00:00\",\"dateModified\":\"2024-03-14T21:48:01+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht\"},\"wordCount\":748,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\"},\"articleSection\":[\"Machine Learning\"],\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2024\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht\",\"name\":\"LLMOps oder wie man mit gro\u00dfen Sprachmodellen umgeht\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2024-03-29T09:24:00+00:00\",\"dateModified\":\"2024-03-14T21:48:01+00:00\",\"description\":\"LLMOps steht f\u00fcr Large Language Model Operations und bezieht sich auf die Praktiken, Techniken und Werkzeuge, die verwendet werden, um ...\",\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht\"]}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\",\"name\":\"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com\",\"description\":\"F\u00fchrender Anbieter von Schulungen im Bereich Data Science\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\",\"name\":\"DataScientest\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"width\":301,\"height\":301,\"caption\":\"DataScientest\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\",\"https:\/\/twitter.com\/DataScientest__\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-germany\/\",\"https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d\",\"name\":\"Melanie\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Melanie\"},\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/author\/melaniekrause\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"LLMOps oder wie man mit gro\u00dfen Sprachmodellen umgeht","description":"LLMOps steht f\u00fcr Large Language Model Operations und bezieht sich auf die Praktiken, Techniken und Werkzeuge, die verwendet werden, um ...","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"LLMOps oder wie man mit gro\u00dfen Sprachmodellen umgeht","og_description":"Seit der Einf\u00fchrung von ChatGPT, Bard und anderen LLM-Modellen verwenden, entwerfen und implementieren immer mehr Unternehmen gro\u00dfe Sprachmodelle. Daraus","og_url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht","og_site_name":"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","article_published_time":"2024-03-29T09:24:00+00:00","article_modified_time":"2024-03-14T21:48:01+00:00","og_image":[{"width":768,"height":439,"url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/03\/Large_Language_Model_Op-768x439-1.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Melanie","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@DataScientest__","twitter_site":"@DataScientest__","twitter_misc":{"Verfasst von":"Melanie","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"5 Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht"},"author":{"name":"Melanie","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d"},"headline":"LLMOps oder wie man mit gro\u00dfen Sprachmodellen umgeht","datePublished":"2024-03-29T09:24:00+00:00","dateModified":"2024-03-14T21:48:01+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht"},"wordCount":748,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization"},"articleSection":["Machine Learning"],"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht#respond"]}],"copyrightYear":"2024","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht","name":"LLMOps oder wie man mit gro\u00dfen Sprachmodellen umgeht","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website"},"datePublished":"2024-03-29T09:24:00+00:00","dateModified":"2024-03-14T21:48:01+00:00","description":"LLMOps steht f\u00fcr Large Language Model Operations und bezieht sich auf die Praktiken, Techniken und Werkzeuge, die verwendet werden, um ...","inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht"]}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/","name":"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com","description":"F\u00fchrender Anbieter von Schulungen im Bereich Data Science","publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization","name":"DataScientest","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","contentUrl":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","width":301,"height":301,"caption":"DataScientest"},"image":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","https:\/\/twitter.com\/DataScientest__","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-germany\/","https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d","name":"Melanie","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g","caption":"Melanie"},"url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/author\/melaniekrause"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/193522"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/67"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=193522"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/193522\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/193529"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=193522"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=193522"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=193522"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}