KKC_0220 | Llama-Modelle im Vergleich: Nutzen statt Hype
Vom Bauchgefühl zur belastbaren Llama-Auswahl: Qualität, Kosten, Latenz und Governance messbar bewerten
Infos zum Download
Treffen Sie Modellentscheidungen nach Nutzen, Qualität und Betrieb
Sie möchten Llama-Modelle nicht nach Bauchgefühl auswählen, sondern nach messbarem Nutzen. In diesem Seminar erarbeiten Sie Ihnen eine Vorgehensweise, mit der Sie Modelle der Llama-Familie nachvollziehbar vergleichen und für konkrete Aufgaben bewerten können. Wir starten mit den Unterschieden, die in der Praxis wirklich zählen: Kontextfenster, Tokenisierung, Lizenzlogik, typische Stärken und die Zielkonflikte zwischen Qualität, Latenz und Kosten.
Danach übersetzen Sie echte Anforderungen in ein Testset: Welche Aufgaben müssen zuverlässig funktionieren, welche Formate sind Pflicht, wie gehen Sie mit Halluzinationen um und welche Akzeptanzkriterien sind realistisch? Damit Vergleiche fair bleiben, arbeiten Sie mit Prompt-Templates, Systemprompts und klaren Szenarien wie Few-shot, strukturierte Ausgaben, einfache Tool-Call-Logik oder ein RAG-Stub. Sie lernen, wie Sampling-Parameter die Ergebnisse beeinflussen und wie Sie Tests reproduzierbar aufsetzt.
Ein weiterer Schwerpunkt ist RAG: Chunking, Retrieval-Strategien, Kontextbudget und Quellenbelege, inklusive typischer Fehlerbilder wie Over-retrieval oder Leakage. Zum Schluss klären Sie, wie Sie Llama sinnvoll betreiben: On-Premises oder Cloud, Quantisierung, Performance-Kennzahlen, Monitoring sowie Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen. So können Sie am Ende eine begründete Modellentscheidung dokumentieren und intern vertreten.
AngebotszielLlama-Modelle im Vergleich: Nutzen statt Hype
- Unterschiede von Llama-Modellen für konkrete Einsatzfälle bewerten
- Kontextfenster, Lizenzlogik, Qualität, Latenz und Kosten einordnen
- Anforderungen in faire und reproduzierbare Testsets übersetzen
- Prompt-Templates, Systemprompts und Testszenarien vergleichbar gestalten
- Sampling-Parameter und strukturierte Ausgaben bewerten
- RAG-Aspekte wie Chunking, Retrieval und Kontextbudget berücksichtigen
- Betriebsoptionen, Quantisierung, Monitoring und Datenschutz einordnen
ZielgruppeLlama-Modelle im Vergleich: Nutzen statt Hype
Das Seminar richtet sich an IT-Entscheider/innen, Entwickler/innen, Data-Teams, KI-Verantwortliche und Architekt/innen, die Llama-Modelle nachvollziehbar auswählen möchten.
VoraussetzungenLlama-Modelle im Vergleich: Nutzen statt Hype
Grundkenntnisse zu KI oder Large Language Models sind empfehlenswert. Technische Detailkenntnisse zu Modellbetrieb sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
InhalteLlama-Modelle im Vergleich: Nutzen statt Hype
- Was Llama wirklich unterscheidet
- Modellfamilien, Releases, Lizenzlogik
- Parameter, Kontextfenster, Tokenisierung
- Qualität vs. Latenz vs. Kosten als Zielkonflikt
- Bewerten statt raten: Testdesign für LLMs
- Eigene Use Cases in Testsets übersetzen
- Akzeptanzkriterien: Halluzination, Format, Stil
- Automatisierte Checks und manuelle Review-Prozesse
- Prompting, das Vergleiche fair macht
- Prompt-Templates und Systemprompts
- Few-shot, RAG-Stub, Tool-Calls als Szenarien
- Reproduzierbarkeit: Seeds, Sampling, Temperatur
- RAG-Grundlagen für Llama-Setups
- Chunking, Embeddings, Retrieval-Strategien
- Kontextbudget und Quellenbelege
- Fehlerbilder: Over-retrieval, Drift, Leakage
- Deployment-Optionen und Betrieb
- On-Premises vs. Cloud vs. Managed Hosting
- Quantisierung, GPU/CPU, Throughput
- Monitoring: Kosten, Latenz, Quality Signals
- Datenschutz, Sicherheit, Governance
- PII, Datenminimierung, Logging-Strategien
- Prompt Injection und Retrieval-Schutz
- Freigaben, Dokumentation, Modellkarten
BildungspfadLlama-Modelle im Vergleich: Nutzen statt Hype
- LLM Self-Hosting und Deployment
- Llama-Modelle im Vergleich: Nutzen statt Hype
- Kimi K2.5: OpenSource LLM sofort produktiv
- Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung
- Python Machine Learning Grundkurs: Professioneller Einstieg
- Large Language Model Grundkurs: Einsatz und Überblick
- Python Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs
- Large Language Model Strategie: Alles für Entscheider
- Open-Source-LLMs lokal betreiben: Grundkurs
- Neo4j Graph-Datenbanken für KI
- LLM-Evaluation: Evaluation. Praxis. Sicherheit
- LangChain: RAG und Agents Intensiv-Training
- Experimente, Prompts, Modelle und GenAI-Qualität mit MLflow nachvollziehbar steuern
- KI-gestützte Datenbanksuche: Aufbaukurs
- Open-Source LLM Fine-Tuning für Entwickler
- Large Language Models Aufbaukurs: RAG, Anpassung und Training
- Pytorch Grundkurs: Deep Learning mit MLP und CNN
- Python mit Tensorflow: Grundkurs
- Natural Language Processing Grundkurs: Plattformen und Frameworks im Überblick
- Qdrant-Schulung: RAG und Hybrid Search im Betrieb
- LLM Security: Injections erkennen & abwehren
- Large Language Models Advanced: Eigene LLMs und Tuning
- Cursor IDE: Agentische Entwicklung Grundkurs
im Angebot