KI-Administration & Betrieb

KI-Administration & Betrieb richtet sich an Admins, Plattform-Teams, DevOps, SRE und IT-Operations, die KI-Workloads nicht nur „zum Laufen bringen“, sondern dauerhaft stabil betreiben müssen. Im Fokus stehen praxisnahe Skills für den gesamten Lebenszyklus: von der Bereitstellung von GPU- und Container-Stacks über das Management von Daten- und Modellartefakten bis zur Überwachung von Latenz, Durchsatz, Kosten und Qualität.

Sie lernen, wie Sie KI-Services in Kubernetes und Cloud-Umgebungen deployen, skalieren und absichern, inklusive Identity & Access Management, Secrets, Netzwerksegmentierung und Supply-Chain-Security. Ein weiterer Schwerpunkt ist Observability: Logs, Metriken und Traces für Inferenz-Services, Drift- und Datenqualitätschecks, sowie Incident- und Change-Prozesse, die zu produktiven KI-Systemen passen.

Die Kurse behandeln zudem Governance und Compliance im Betrieb: Auditierbarkeit, Modellversionierung, Freigabeprozesse, Dokumentation und der Umgang mit sensiblen Daten. Ergebnis: Sie können KI-Plattformen betreiben, die nicht bei der ersten Lastspitze, dem nächsten Update oder der nächsten Sicherheitsprüfung auseinanderfallen.

Wer KI in Unternehmen produktiv nutzt, braucht mehr als gute Modelle. Entscheidend ist der Betrieb: stabile Plattformen, klare Prozesse und messbare Qualität. In der Kurs-Kategorie „KI-Administration & Betrieb“ finden Sie Weiterbildungen rund um MLOps, LLMOps und AI Operations, die den Alltag von IT-Teams abbilden: Deployment, Skalierung, Monitoring, Security und Kostenkontrolle.

Typische Fragestellungen sind: Wie betreibe ich Inferenz-Services auf Kubernetes? Wie plane ich GPU-Ressourcen, verhindere Engpässe und optimiere Auslastung? Wie setze ich CI/CD für Modelle, Prompts und Konfigurationen auf, ohne die Nachvollziehbarkeit zu verlieren? Sie lernen außerdem, wie Observability für KI funktioniert, inklusive SLI/SLO-Definitionen für Latenz und Verfügbarkeit, sowie Checks für Datenqualität und Model Drift. Damit werden Fehler nicht nur schneller erkannt, sondern systematisch verhindert.

Ein weiterer Schwerpunkt ist Security im KI-Betrieb: IAM, Secrets-Management, Netzwerkhärtung, Container- und Image-Security, Signierung und SBOM-Ansätze für die Software-Lieferkette. Für LLM-basierte Systeme kommen zusätzliche Risiken hinzu, etwa Prompt Injection, Datenabfluss oder unkontrollierte Tool-Aufrufe. Die Trainings zeigen, wie Sie Guardrails, Policy-Controls und Logging so integrieren, dass Audits und Incident Response funktionieren.

Auch die Wirtschaftlichkeit ist Teil des Betriebs: FinOps für KI, Kostenmodelle für GPU-Cluster und Cloud-Inferenz, Caching, Batch-Inferenz, Autoscaling und Kapazitätsplanung. Ergebnis der Weiterbildungen: Sie können KI-Services verlässlich betreiben, Updates sauber ausrollen und Qualität sowie Kosten dauerhaft steuern, egal ob on-prem, Cloud oder hybrid.