Versteht, was ihr eigentlich kauft, wenn ihr ein LLM kauft
Für Platform-, Infrastruktur- und Ops-Teams, die KI-Systeme produktiv betreiben müssen, ohne das Modell als Blackbox zu behandeln, die angeblich jemand anderes versteht.
Kommt euch bekannt vor?
- Infrastruktur-Teams bekommen eine LLM-API vorgesetzt und sollen sie produktionsreif machen, ohne ein gemeinsames Vokabular dafür zu haben, was das bedeutet.
- Kosten-, Latenz- und Zuverlässigkeitsabwägungen werden geschätzt statt gemessen.
- Niemand besitzt die Entscheidung zwischen gehosteten APIs, selbstgehosteten Modellen und Hybrid-Setups.
- Skalierungs- und Monitoring-Muster aus klassischen Services werden auf KI-Workloads übertragen und versagen dort still.
Was wir tun
Wie die Modelle tatsächlich funktionieren
So viel der zugrundeliegenden Mechanik — Tokens, Context Windows, Inferenzkosten —, dass Infrastrukturentscheidungen kein Raten mehr sind.
Deployment-Modelle im Vergleich
Gehostete APIs, selbstgehostete offene Modelle und Hybrid-Architekturen, mit den realen Kosten-, Latenz- und Kontrollabwägungen jeder Option.
Skalierung, Caching und Kostenkontrolle
Praktische Muster für Lastbewältigung, Response-Caching und dafür, dass Inferenzkosten nicht zum größten Posten werden.
Monitoring und Zuverlässigkeit
Was in einem LLM-gestützten System zu beobachten ist, das klassische APM-Tools standardmäßig nicht zeigen.
Rahmendaten
- Dauer
- 1 Tag (ca. 7 Stunden inkl. Pausen)
- Gruppengröße
- 8-12 Teilnehmende
- Format
- Vor Ort bei euch oder remote
- Voraussetzungen
- Erfahrung im Betrieb produktiver Infrastruktur; keine KI-spezifischen Vorkenntnisse nötig.
- Für wen
- Platform-Engineers, SREs und Infrastruktur-Verantwortliche
- Investition
- auf Anfrage (fixer Tagessatz für Inhouse-Termine)
Ablauf
- Modell-Mechanik: Tokens, Context Windows, Inferenzkosten
- Gehostet vs. selbstgehostet vs. hybrid — das Entscheidungsraster erarbeiten
- Skalierungs- und Caching-Muster für LLM-Workloads
- Kostenkontroll-Übung an einem Sandbox-Setup
- Monitoring und Observability jenseits klassischer APM
- Das Raster auf eure eigene Architektur übertragen
Fragen, die wir bekommen
Müssen wir uns vor dem Workshop auf einen Cloud- oder Modellanbieter festlegen?
Nein, wir decken die wichtigsten gehosteten und selbstgehosteten Optionen ab und helfen euch, das Entscheidungsraster zu bauen, nicht es nur auf einen Anbieter anzuwenden.
Ist der Workshop praktisch oder konzeptionell?
Beides. Wir arbeiten reale Kosten- und Skalierungsszenarien an einem Sandbox-Setup durch, damit die Konzepte als Entscheidungen ankommen, die ihr auch vertreten könnt.
Wer nimmt typischerweise teil?
Platform-Engineers, SREs und Infrastruktur-Verantwortliche, die den KI-Stack im Betrieb verantworten werden.
Sagt uns, was bei euch produktiv läuft.
Wir sagen euch, was wir zuerst prüfen würden — und was wir uns sparen.
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