Was ist LLMOps? Ein Überblick

LLMOps beschreibt die Methoden, Tools und Prozesse, mit denen Unternehmen große Sprachmodelle zuverlässig betreiben können. Eine einmalige Lizenzierung und Inbetriebnahme eines LLM genügt nicht, denn Organisationen erwarten dauerhaft hohe Genauigkeit, Sicherheit und Leistung. LLMOps schafft eine klare Struktur, um die Modellqualität und die Ausrichtung auf geschäftliche Ziele kontinuierlich zu gewährleisten.

Was ist LLMOps?

LLMOps ist die Disziplin des Betriebs und Managements großer Sprachmodelle, nachdem diese lizenziert, in Anwendungen eingebunden und produktiv genutzt werden. Sie umfasst alle Verfahren zur Bereitstellung, Überwachung und Aktualisierung der Modelle, damit sie schnell, präzise und nutzbringend bleiben.

Im Kern geht es bei LLMOps um die kontinuierliche Pflege Ihres LLM. Dazu gehören die Messung der Genauigkeit, die Kostenkontrolle und die Vermeidung schädlicher Ausgaben. Ebenso wichtig ist es, die komplexen Integrationen zwischen dem Modell, Ihren Geschäftsanwendungen und Ihren internen Datenquellen stets aktuell zu halten. Die Entwicklung dieses Fachgebiets und des Begriffs „LLMOps“ folgt einem ähnlichen Wandel wie bei DevOps, bei dem der operative Betrieb ebenso bedeutend wurde wie die Entwicklung.

LLMOps einfach erklärt

LLMOps basiert auf der Erkenntnis, dass ein LLM, das Unternehmensanwendungen und -agenten unterstützt, eine dynamische Ressource ist, die kontinuierlich überwacht und gesteuert werden muss. Ein Teil dieser Überwachung ist relativ einfach: Reagiert das Modell zuverlässig? Erfüllen die APIs die gewünschten Leistungsziele? Andere Aspekte sind deutlich subjektiver: Liefert das Modell Antworten, die Nutzer zufriedenstellen? Bleiben die Ausgaben im Einklang mit internen Richtlinien und Vorgaben? Zeigen sich Anzeichen von Verzerrungen, oder werden Daten veraltet? Manuelle Beobachtung, Analyse-Dashboards und KI-gestützte Monitoringtools helfen dabei, Probleme frühzeitig zu erkennen.

Beobachtung ist jedoch nur die eine Hälfte von LLMOps – die andere Hälfte besteht aus Konsequenz und Handlung. Wenn eine Datenquelle veraltet, das Modell langsamer wird oder falsche Antworten liefert, unterstützen LLMOps-Tools das Operationsteam dabei, das Modell zu aktualisieren oder Probleme in der zugrunde liegenden Plattform zu beheben. Veröffentlicht ein LLM-Anbieter eine neue Version, ist das LLMOps-Team dafür verantwortlich, diese zu testen, zu integrieren und bereitzustellen – und im Anschluss sicherzustellen, dass die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen. Ebenso managt das Team die Integration des Modells mit Unternehmensdatenbanken und treibt den Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und dem Model Context Protocol (MCP) voran, um zusätzliche Daten effizient nutzbar zu machen.

Agentenbasierte KI – also dann, wenn LLMs nicht mehr nur datengetriebene Chatbots sind, sondern aktiv handelnde Assistenten – erfordert ebenfalls strenge LLMOps-Praktiken. Agentenbasierte KI setzt eine enge Verzahnung des LLM mit anderen Softwareanwendungen voraus, sowohl intern, wie beispielsweise mit individuell entwickeltem Code, als auch extern, wie z. B. mit einem cloudbasierten ERP-System oder einer CRM-Plattform. Das Operationsteam trägt die Verantwortung dafür, dass diese Integrationen auch bei Änderungen an Softwareversionen, Plattformen, Betriebssystemen oder Netzwerkinfrastrukturen stabil und funktionsfähig bleiben.

Ein wesentlicher Bestandteil von LLMOps ist die Sicherheit. Unbefugte sollen keinen Zugriff auf das Modell oder seine Anwendungen erhalten, und Befugte sollen das Modell nicht in unzulässiger Weise nutzen können. Ein einfaches Beispiel: Ein Mitarbeiter darf das HR-LLM verwenden, um sein eigenes Gehalt abzufragen – jedoch nicht das seiner Kollegen. Entsprechende Schutzmechanismen müssen sorgfältig konzipiert, implementiert und getestet werden; auch das ist Teil von LLMOps.

Ein weiterer wichtiger Punkt: KI kann LLMOps unterstützen. Die Komplexität im Betrieb großer Sprachmodelle lässt sich mithilfe dieser Modelle selbst bewältigen. KI, einschließlich Machine-Learning-Analysen, ist ein zentraler Erfolgsfaktor für den großflächigen Einsatz von LLMs in realen Unternehmensumgebungen.

Unterstützung durch Oracle

Oracle stellt mit Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI und OCI Data Science eine umfassende Suite an KI- und Machine-Learning-Operationsfunktionen bereit, die die Operationalisierung, Bereitstellung und Überwachung von LLMs unterstützen.

Zu den zentralen Funktionen in OCI gehören:

• Modellbereitstellung: Bereitstellung kundenspezifischer oder vortrainierter Modelle, einschließlich LLMs, mit automatischer Skalierung.
• Modellverwaltung: Nachverfolgung, Katalogisierung und Versionierung von Modellen für Transparenz und Reproduzierbarkeit.
• Modellüberwachung und Drift-Erkennung: Überwachung von Leistungskennzahlen sowie Erkennung von Problemen bei Datenqualität und -entwicklung.
• Pipeline-Automatisierung: Erstellung und Orchestrierung von Machine-Learning-Pipelines mit OCI Data Science und Integrationen wie OCI Data Flow für Apache Spark sowie anderen Oracle Funktionen.
• Sicherheit und Compliance: Integrierte Unterstützung für unternehmensgerechte Sicherheit und Lifecycle-Management.

Unternehmen, die LLMs zur Steuerung ihrer Anwendungen und agentenbasierter KI einsetzen, werden LLMOps als unverzichtbaren und wertvollen Bestandteil ihres täglichen IT-Betriebs erleben.

Häufig gestellte Fragen zu LLMOps

Worin unterscheidet sich LLMOps von MLOps?

MLOps bezieht sich auf das Management klassischer Machine-Learning-Modelle. LLMOps hat zwar gemeinsame Wurzeln mit MLOps, unterscheidet sich jedoch in mehreren wesentlichen Punkten. Während MLOps meist kleinere Modelle und strukturierte Daten behandelt, arbeitet LLMOps mit Modellen, die Milliarden von Parametern umfassen und frei formulierten Text erzeugen. Diese Größenordnung verändert alles: LLMs benötigen deutlich mehr Ressourcen, erfordern weitreichendere Datenverwaltung und bergen höhere Risiken in Bezug auf Verzerrungen oder Fehlverhalten als herkömmliche ML-Systeme.

Zudem liefert MLOps häufig klar definierte numerische Ergebnisse, während LLMOps natürliche Sprache überwachen muss, deren Tonfall und Bedeutung variieren können. Dadurch wird die Bewertung komplexer, denn LLMs müssen nicht nur präzise, sondern auch sicher und vertrauenswürdig sein.

Ein weiterer entscheidender Unterschied liegt im Tempo der Veränderung. LLMs entwickeln sich rasant weiter, und Organisationen benötigen Systeme, die dieses Tempo mitgehen können. ML-Aufgaben hingegen sind oft klarer definiert und weniger mehrdeutig. Deshalb baut LLMOps zwar auf den Grundlagen von MLOps auf, erweitert sie jedoch zu einer umfassenderen und anspruchsvolleren Disziplin.

Was sind die größten Herausforderungen in LLMOps?

Die zentralen Herausforderungen liegen in Bewertung, Kostensteuerung und Datenqualität. Anders als klassische ML-Modelle mit klaren Metriken – wie z. B. Genauigkeit – lässt sich die Leistung eines LLM nur schwer messen, da „gute“ Ausgaben subjektiv und kontextabhängig sein können.

Hinzu kommt der enorme Rechenaufwand für Training, Feinabstimmung und Ausführung, was eine konsequente Kostenoptimierung erforderlich macht. Außerdem arbeiten LLMs nicht isoliert: Sie müssen sich mit Geschäftssystemen, APIs, Workflows und vielfältigen Datenquellen verbinden.

Muss ich ein eigenes LLM bauen oder reicht die Nutzung einer API?

Ein eigenes LLM bietet maximale Kontrolle, erfordert jedoch immense Ressourcen für Konzeption, Training, Tests und Bereitstellung – und dieser Zyklus wiederholt sich regelmäßig. Nur wenige Unternehmen können diesen Aufwand tragen, und wirtschaftlich sinnvoll ist er meist nur in Spezialfällen.

In der Praxis ist es oft effizienter, ein cloudbasiertes LLM zu lizenzieren und per API zu nutzen. Dabei greifen Unternehmen auf Modelle der Anbieter zurück und zahlen nur für den tatsächlichen Verbrauch. Die beste Option hängt von Budget, Fachkenntnissen und strategischen Zielen ab.

Wie sieht ein typischer LLMOps-Stack oder ein entsprechendes Toolset aus?

Ein LLMOps-Stack umfasst Tools für Bereitstellung, Überwachung, Integration und Sicherheit. Dashboards, Warnmeldungen und Audits dienen der Nachverfolgung von Leistung und Genauigkeit.

Manche Stacks enthalten zudem Tools für Erklärbarkeit, die aufzeigen, warum ein Modell bestimmte Entscheidungen trifft. Die konkrete Ausgestaltung richtet sich nach den Anforderungen des Unternehmens. Im Kern handelt es sich jedoch um ein mehrschichtiges System aus Software Engineering und Data Science.

Wie bewertet und überwacht man ein LLM im Produktivbetrieb?

Die Evaluation beginnt vor der Inbetriebnahme und setzt sich langfristig fort. Teams definieren Benchmarks, beispielsweise Genauigkeit in Tests, Antwortzeiten der APIs und die Übereinstimmung mit geschäftlichen Vorgaben. Im Produktivbetrieb überwachen Tools Daten- und Modell-Drift, Fehlverhalten und ungewöhnliche Antworten. Auch Nutzerfeedback ist entscheidend: Ein Modell kann im Labor überzeugen, aber in der Praxis aufgrund von Tonfall oder Formulierungsstil scheitern.

Daher kombiniert die Bewertung quantitative Kennzahlen mit qualitativen Prüfungen. Manche Unternehmen etablieren interne Review-Gremien. Und andere führen A/B-Tests zwischen Modellversionen durch. Das Ziel ist nicht nur zu messen, sondern mithilfe eines kontinuierlichen Zyklus aus Bewertung, Überwachung und Nachbesserung sicherzustellen, dass das Modell dauerhaft leistungsfähig bleibt.