Vom Anfänger zum LLMOps-Profi: Ihr 101‑Guide für LLMs in der Produktion
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Wer schon versucht hat, ein LLM-Prototyp aus dem Jupyter‑Notebook in die Praxis zu überführen, weiß, dass das nicht so einfach ist wie ein Klick auf „Run“. Beim ersten Versuch, einen LLM‑Endpunkt zu hosten, war alles chaotisch. Das Modell lief lokal einwandfrei, doch sobald mehrere Nutzer gleichzeitig Anfragen stellten, brach die gesamte Lösung zusammen.
Der Beitrag, der erstmals auf Analytics Vidhya veröffentlicht wurde, bietet einen klaren Fahrplan, wie man LLMs zuverlässig in Produktionsumgebungen betreibt. Er behandelt die wichtigsten Herausforderungen und zeigt bewährte Praktiken, um Skalierbarkeit, Stabilität und Sicherheit zu gewährleisten.
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