Large Language Models Advanced: Eigene LLMs und Tuning
KI Engineering & LLMs

Large Language Models Advanced: Eigene LLMs und Tuning

Von RAG und Fine-Tuning bis Guardrails, Evaluation und produktionsnahen Deployments.

2 Tage
Advanced

Die wichtigsten Themen

RAG mit Hybrid Search aufbauen

Reranking für bessere Treffer

LoRA/QLoRA sinnvoll einsetzen

Datenqualität und Leakage prüfen

Evaluation mit Golden Sets

LLM-as-a-Judge richtig nutzen

Überblick
In diesem Advanced-Seminar baust Du aus LLM-Bausteinen ein belastbares System: Du kombinierst Retrieval-Augmented Generation (RAG), Fine-Tuning (SFT, LoRA/QLoRA) und saubere Evaluation zu einer Lösung, die fachlich korrekt bleibt und sich betreiben lässt. Statt Demo-Prompts geht es um Entscheidungen, die im Alltag zählen: Welche Daten lohnen sich, wie verhinderst Du Leakage, wie misst Du Qualität, und wie schützt Du Dich vor Prompt Injection und Datenabfluss? Du arbeitest an produktionsnahen Patterns wie Hybrid Search, Reranking, Guardrails, JSON-Validierung, Monitoring und Kostenkontrolle. Am Ende hast Du ein klares Vorgehen, um eigene LLM-Anwendungen zu planen, zu testen, zu härten und in Betrieb zu nehmen.
Wer hier richtig ist
  • Machine-Learning Engineers und Data Scientists mit LLM-Grundlagen
  • Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die LLM-Features produktiv bauen
  • AI Product Owner und Technical Leads mit Architekturverantwortung
  • Security- und Compliance-nahe Rollen, die LLM-Risiken bewerten
  • Für alle, die eigene LLM-Anwendungen zuverlässig testen, härten und betreiben wollen
Das lernst du

Nach dem Seminar kannst Du RAG- und Fine-Tuning-Ansätze für einen Use Case begründet auswählen und umsetzen. Du kannst Datenpipelines und Evaluationsmethoden aufbauen, um Qualität und Risiken messbar zu machen. Du bist in der Lage, Guardrails gegen typische Angriffe zu implementieren und ein LLM-System mit Monitoring und Kostenkontrolle produktionsnah zu betreiben.

Die Themen Eigene LLMs trainieren (Wie entsteht ein LLM?) Ablauf zum Verständnis der Funktionsweise · Vor- und Nachteile eines eigenen LLMs · Trainings-Daten · Anforderungen an Hardware, Daten etc. · Software-Stack · MosaicML...
  • Eigene LLMs trainieren (Wie entsteht ein LLM?)
    • Ablauf zum Verständnis der Funktionsweise
    • Vor- und Nachteile eines eigenen LLMs
    • Trainings-Daten
    • Anforderungen an Hardware, Daten etc.
    • Software-Stack
    • MosaicML
    • Architektur, Parameter… 
    • Hugging faces parquet Daten (Training)
    • Databricks
    • Transformer
    • Tokenizer
    • Fine-Tuning
    • Model Evaluierung und Deployment..
  • Fine-Tuning und Alignment für eigene Use Cases
    • Datensätze: Qualität, Leakage, Rechte, PII-Handling
    • SFT vs. LoRA/QLoRA, Hyperparameter, Overfitting
    • Preference-Daten, DPO-Grundidee, Safety-Trade-offs
  • Evaluation, die Entscheidungen ermöglicht
    • Offline-Eval: Golden Sets, Rubrics, Paarvergleiche
    • LLM-as-a-Judge: Risiken, Kalibrierung, Bias
    • Online-Eval: A/B, Canary, Feedback-Loops
  • Guardrails, Security und Compliance
    • Prompt Injection, Data Exfiltration, Tool Misuse
    • Output-Validation: JSON-Schema, Policies, Moderation
    • Logging, Redaction, Auditability, DSGVO-Basics
  • Produktionsnahe Umsetzung
    • Serving-Optionen: API, vLLM-Ansatz, Quantisierung
    • Kostensteuerung: Caching, Routing, Model-Mix
    • Monitoring: Drift, Quality, Latency, Token-Kosten
So arbeiten wir
  • Kurze Impulse mit Architektur- und Entscheidungsleitfäden
  • Geführte Hands-on-Übungen an vorbereiteten Umgebungen
  • Gruppenarbeit an Use-Case-Varianten und Review von Ergebnissen
  • Checklisten für Evaluation, Security und Betrieb
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Du kennst die Grundlagen von LLMs, Prompting und typischen LLM-Workflows.
  • Grundverständnis von Python oder API-basierten Integrationen ist hilfreich.
Dein Fahrplan
Chunking, Embeddings, Vektordatenbanken, Hybrid Search und Reranking. Aufbau nachvollziehbarer Antworten mit Quellenzitaten und kontrolliertem Kontextbudget.
Organisatorisches

Lernformate

Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.

Schulungsarten

Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.

Uhrzeiten

9:00–16:00 Uhr

Aktuelle Software

In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest – praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.

Deine Vorteile

Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

Inklusivleistungen

Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand – keine versteckten Kosten.

Lernen von Experten

Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.

Keine Vorkasse

Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung – so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhälst du erst nach Kursbeginn.

Max. 8 Teilnehmende

Wir setzen auf kleine Gruppen, damit jeder Teilnehmer die Aufmerksamkeit bekommt, die er verdient. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.

Termine & Buchung

Vor Ort

Standardpreis: 1.490,00 € netto (1.773,10 € brutto)
09. - 10.03.2026
08. - 09.06.2026
07. - 08.09.2026
07. - 08.12.2026

Online

Standardpreis: 1.490,00 € netto (1.773,10 € brutto)
09. - 10.03.2026
08. - 09.06.2026
07. - 08.09.2026
07. - 08.12.2026

Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns – wir finden die passende Lösung

Inhouse-Schulungen & Firmenseminare

Inhouse-Schulungen

Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.

Vorteile:

  • Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
  • Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
  • Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
  • Schulung in vertrauter Umgebung
  • Fokus auf deine spezifischen Anforderungen

Firmen-Seminare

Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.

Ideal für:

  • Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
  • Individuelle Terminplanung für dein Team
  • An unseren Schulungsstandorten oder Online
  • Angepasste Inhalte für deine Anforderungen

Fragen und Antworten zu Large Language Models Advanced: Eigene LLMs und Tuning

Ist das ein Kurs zum Training eines Foundation Models von Grund auf?
Nein. Du arbeitest mit bestehenden LLMs und lernst, wie Du sie über RAG, Fine-Tuning (z.B. LoRA/QLoRA) und saubere Evaluation für eigene Anwendungsfälle anpasst.
Brauche ich ein eigenes Notebook oder Lizenzen?
Nein. Geräte, VMs und Software werden Dir bei Bedarf zur Verfügung gestellt. Du musst keine Lizenzen mitbringen.
Welche Vorkenntnisse sind ideal?
Du solltest LLM-Grundlagen, Prompting und typische Begriffe wie Tokens, Embeddings und RAG kennen. Etwas Python- oder API-Erfahrung hilft für die Übungen.
Geht es auch um Security und Compliance?
Ja. Du behandelst Prompt Injection, Data Exfiltration, Output-Validation, Logging/Redaction und grundlegende Anforderungen an Auditability und Datenschutz.
Kann ich Inhalte auf meinen Use Case übertragen?
Ja. Du erhältst Entscheidungslogiken, Checklisten und Musterarchitekturen, die Du auf interne Wissenssysteme, Assistenzfunktionen oder Tool-Agents übertragen kannst.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .

Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert

Aus der Praxis für die Praxis

Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.

Individuell statt "Schema F"

Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.

Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort

Lerne so, wie es in deinen Alltag passt – ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.

Mit Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt – und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

Über 20.000 Unternehmen und Behörden vertrauen auf uns

Alle Referenzen
Siemens Logo
Telekom Logo
Rheinmetall Logo
Infineon Logo
MAN Logo
Fraunhofer Logo
ADAC Logo
Munich Re Logo
Deutsche Bahn Logo
ab 1.490 €
zzgl. 19% MwSt.