Observability für LLM Services ist ein wachsender Bestandteil moderner KI-Anwendungen, weil reines Logging nicht mehr ausreicht. Wer methodisch arbeitet, kann Verhalten von Modellen und Werkzeugen detailliert nachvollziehen. Der Kurs zeigt zentrale Bausteine für Observability.
!Kursinhalt
!1. Anforderungen an Observability
*Eingabe- und Ausgabewerte
*Werkzeugaufrufe und Antworten
*Latenz, Kosten und Fehler
!2. Datenquellen und Werkzeuge
*Logging-Frameworks
*Spezielle LLM-Observability-Plattformen
*Datenschutz und Anonymisierung
!3. Auswertung der Daten
*Dashboards für Nutzungs- und Qualitätskennzahlen
*Vergleich von Promptvarianten
*Erkennung von Auffälligkeiten
!4. Verzahnung mit Entwicklung und Betrieb
*Reaktion auf Anomalien
*Verbesserungen über Releases
*Schnittstelle zu Compliance
!Berufliche Relevanz
*Belastbare Steuerung produktiver LLM-Dienste
*Schnellere Erkennung von Auffälligkeiten
*Profilierung im wachsenden Feld der LLM-Operations