Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
Kapitel 16 — Sicheres Fine-Tuning und Adaption
Ein feingetunter Checkpoint ist ein Kandidat, kein einsetzbares Modell — und der Unterschied zwischen Kandidat und einsetzbar wird durch Evaluations-Gates geschlossen, die eine CI-Pipeline erzwingt, nicht durch Benchmark-Reports, die Engineers hoffentlich lesen.
2026-05-25
Kapitel 15 — Eine sichere KI-Organisation aufbauen
Die Sicherheitsdisziplin ist nur so dauerhaft wie die Organisation, die sie trägt — Kultur, Red Teams, Vendor-Bewertung, Evaluation und Stewardship sind, was die Kontrollen der Teile I–IV in eine Praxis überführt, die Führungswechsel, Budgetkürzungen und die vierteljährlichen Modell-Updates überlebt.
2026-05-24
Kapitel 15 — Serverlose APIs versus dedizierte Infrastruktur
Die Break-even-Rechnung ist sauber, aber der Posten Plattform-Engineering entscheidet die Frage — und die realistische Haltung ist hybrid, mit einem Router an der Anwendungsgrenze.
2026-05-07
Kapitel 14 — Token-Ökonomie und API-Preise
Warum Output-Tokens vier- bis achtmal teurer sind als Input, wie sich Kontextakkumulation und unsichtbare Reasoning-Tokens auf der Rechnung multiplizieren und wie das Nutzungsschema zu instrumentieren ist.
2026-05-06
Kapitel 13 — Autoscaling und Cold-Start-Minderung
Warum HPA für LLMs vier spezifische Fehlermodi hat, wie KEDA auf Queue-Tiefe, TTFT und KV-Belegung skaliert und wie CRIU einen 90-Sekunden-Cold-Start auf 3–6 Sekunden schrumpft.
2026-05-05
LLM Primer VI — Serieneinführung und Index
Serieneinführung und Index zum Kapitel-für-Kapitel-Walkthrough von LLM Primer VI: LLM-Inferenz als Ingenieursdisziplin, in der Speicherbandbreite, Scheduling und Kosten aufeinandertreffen.
2026-04-22