Wer als GenAI Developer arbeitet, steht häufig vor der Frage, wie Python-Backends sauber für KI-Anwendungen aufgebaut werden. Eine fundierte Architektur erleichtert Skalierung und Pflege erheblich. Der Kurs zeigt typische Bausteine moderner Python-Backends im GenAI-Kontext.

!Kursinhalt

!1. Strukturierung von Python-Backends
*Aufteilung in Module und Pakete
*Trennung von Logik, Schnittstelle und Daten
*Konfigurations- und Umgebungsverwaltung

!2. Anbindung an LLM- und Vektor-Dienste
*Wrapper für externe APIs
*Caching und Wiederverwendung
*Strukturierte Eingabe- und Ausgabeformate

!3. Stabilität und Sicherheit
*Authentifizierung und Berechtigungen
*Eingabevalidierung
*Behandlung von Fehlern und Wiederholungen

!4. Betrieb und Pflege
*Logging, Monitoring und Tests
*Versionierung der Komponenten
*Pflege bei Modell- und API-Änderungen

!Berufliche Relevanz

*Tragfähige Backbones für GenAI-Anwendungen
*Reduktion typischer Stolpersteine in Python-Backends
*Profilierung als GenAI Developer mit Backend-Tiefe