Wenn Ihr Team mit Large Language Models (LLMs) arbeitet, sind Sie vermutlich bereits auf eine zentrale Frage gestoßen: Wie finden wir heraus, welches Modell für unseren Anwendungsfall am besten funktioniert?
Vielleicht testen Sie verschiedene APIs, optimieren Prompts oder lassen mehrere Modelle parallel laufen. Doch ohne einen strukturierten Ansatz, um nachzuvollziehen, was funktioniert – und warum – wird es schnell unübersichtlich. Modelle verändern sich, Kosten variieren, Ausgaben entwickeln sich weiter. Kommt dann noch visuelle Eingabe ins Spiel, steigt die Komplexität weiter.
LLMOps setzt genau hier an: Es schafft Struktur im Umgang mit LLMs – nicht als Theorie, sondern in der Praxis. So können Teams Modelle vergleichen, Ausgaben bewerten, Prompts dokumentieren und besser verstehen, worauf die Leistung eines Modells tatsächlich beruht.
Dieser Artikel zeigt, wie sich LLMOps vom klassischen MLOps unterscheidet, welche Relevanz es für text- und bildbasierte Modelle hat und wie ein praxistauglicher Workflow beim Aufbau oder der Bewertung von LLM-basierten Lösungen aussieht.
Was unterscheidet LLMOps von MLOps?
Klassisches MLOps konzentriert sich auf das Training von Modellen mit überwiegend strukturierten Daten – das heißt, es wird mit klar definierten Trainingsdatensätzen gearbeitet, die Ground-Truth-Informationen enthalten. In LLM-basierten Systemen hingegen funktioniert das anders.
Statt ein Modell selbst zu trainieren, beginnt man meist mit einem bereits vortrainierten Modell und passt es über Prompts, Kontextinformationen, Retrieval-Methoden oder leichtes Fine-Tuning an. Für die meisten Unternehmen bedeutet das: Es geht nicht darum, ein Modell zu bauen – sondern herauszufinden, wie man verlässlich nutzbare Ergebnisse daraus gewinnt.
Der Fokus verschiebt sich also weg von Trainingspipelines hin zur Interaktion mit dem Modell – und das wirft ganz neue Fragen auf:
- Welche Prompt-Variante liefert stabilere Resultate?
- Wie stark verändert sich die Ausgabequalität durch minimale Anpassungen?
- Wie lässt sich die Leistung überhaupt objektiv bewerten?
In klassischen MLOps-Workflows stellen sich diese Fragen kaum – bei LLMOps sind sie essenziell.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie klassisches MLOps funktioniert und wie es zur Bereitstellung zuverlässiger und skalierbarer KI-Lösungen beiträgt, lesen Sie unseren weiterführenden Artikel: Mehr lesen
Prompting, Evaluation und die Grenzen klassischer Genauigkeit
Prompt-Engineering ist kein einmaliger Vorgang, den man abschließt und dann zur nächsten Phase übergeht – es ist ein laufender Prozess aus Anpassung und Test. Bereits kleine Änderungen in der Wortwahl können zu komplett anderen Ergebnissen führen. Was in der Vorwoche noch funktionierte, kann nach einem Modell-Update oder leicht abgewandeltem Input nicht mehr greifen.
Hinzu kommt die Bewertung: Es geht nicht mehr um ein „richtiges“ Label. Stattdessen kommt es auf Ausgaben an, die relevant, kohärent, thematisch passend und sicher sind. Diese Kriterien sind schwer zu quantifizieren und erfordern oft menschliche Einschätzung oder Tools, die Ausgaben auf intelligente Weise bewerten können.
Ohne ein System zur Versionierung von Prompts und zum direkten Vergleich von Ausgaben ist kaum ersichtlich, ob man Fortschritte macht – oder einfach nur wahllos experimentiert.
Auch die Daten sehen anders aus
In traditionellen Machine-Learning-Projekten bestehen Datensätze meist aus klar definierten Eingaben und einer jeweils „richtigen“ Zielausgabe. Bei LLMs ist die Struktur deutlich flexibler – und oft auch komplexer. Es kann mehrere valide Antworten geben. Manche Prompts benötigen beispielhafte Ausgaben als Kontext. In anderen Fällen ist ein vollständiger Dialogverlauf nötig, damit das Modell sinnvoll antworten kann.
In vielen Fällen dient der Datensatz nicht dem Training, sondern der Bewertung der Modellleistung – oder der Unterstützung retrieval-basierter Methoden wie RAG.
Datenaufbereitung bedeutet in diesem Kontext nicht klassisches Labeling. Es geht vielmehr darum, realitätsnahe Anwendungsbeispiele zu erstellen, die die tatsächliche Nutzung abbilden – und dann gezielt zu messen, wie gut das Modell in diesen Situationen abschneidet.
Worauf sich LLMOps-Tools fokussieren
Wenn Sie bereits mit MLOps-Plattformen gearbeitet haben, sind Ihnen wahrscheinlich Tools zur Experimentverfolgung, Modellregistrierung oder Feature-Verwaltung bekannt.
LLMOps setzt andere Schwerpunkte. Statt Trainingsworkflows zu verwalten, helfen diese Tools dabei, das Verhalten von Modellen zur Laufzeit zu analysieren und zu kontrollieren – dort, wo tatsächliche Nutzung geschieht.
Wichtige Funktionen sind unter anderem:
- Prompt-Versionierung: Unterschiedliche Prompts verwalten, vergleichen und nachvollziehen
- Monitoring: Nutzung von Tokens, Latenzen, Kosten und Fehlerraten überwachen
- Tracing: Komplexe Interaktionen wie Multi-Step-Flows oder Tool-Integrationen visuell nachvollziehen
- Evaluation: Ausgaben mithilfe von Testsätzen, LLM-as-a-Judge-Methoden oder menschlicher Bewertung systematisch bewerten
Diese Tools richten sich nicht nur an Entwickler, sondern unterstützen auch Produktverantwortliche, Qualitätssicherung oder andere Rollen, die für Konsistenz und Qualität in LLM-basierten Systemen verantwortlich sind.
Wie Sie den Einsatz von LLMs im Produktivbetrieb effektiv beobachten, analysieren und überwachen können, erläutern wir ausführlich in unserem Beitrag zu Observability und Monitoring: Mehr lesen
Warum das für Teams, die mit LLMs arbeiten, entscheidend ist
Wer mit LLMs arbeitet, kennt die hohe Dynamik: Neue Modelle erscheinen im Wochentakt, Leistungsmerkmale verändern sich, Preise und API-Verhalten entwickeln sich laufend weiter.
LLMOps hilft Teams, Schritt zu halten – indem es Vergleichbarkeit schafft, Transparenz fördert und kontinuierliches Testen ermöglicht.
Es macht den Effekt von Änderungen sichtbar, unterstützt bei der Entscheidung, wann eine Lösung produktionsreif ist, und ermöglicht systematische Qualitätskontrolle – nicht nur im technischen, sondern auch im unternehmerischen Sinne.
Man verlässt sich nicht länger auf Intuition oder Ad-hoc-Tests – man kann fundiert nachvollziehen, was funktioniert und warum.
Und wie funktioniert das bei visionbasierten Aufgaben?
LLMs sind heute nicht mehr auf Text beschränkt. Moderne Modelle wie GPT-4V, GPT-4o oder Gemini verarbeiten visuelle Eingaben und können daraus fundierte Ausgaben generieren. Das eröffnet zahlreiche geschäftsrelevante Anwendungsfälle – etwa:
- Fehlererkennung in Produktbildern
- Mengenschätzungen oder Kostenermittlung auf Basis von Fotos
- Verifikation von Arbeitsschritten anhand visueller Dokumentation
- OCR-gestützte Dokumentenverarbeitung
- Raumverständnis für Navigationsaufgaben
Diese visionbasierten Fähigkeiten entwickeln sich rasant. Doch viele bestehende LLMOps-Tools sind nach wie vor auf Text optimiert. Wer LLMs in visuelle Workflows integriert, benötigt daher meist eine gemischte Herangehensweise – also eine Kombination aus klassischen MLOps-Tools und speziell angepassten Komponenten für visuelle Evaluation und Monitoring.
Ein praxisnaher Workflow zur Bewertung von Vision-LLMs
Ein typischer Workflow zur Bewertung visionfähiger Modelle könnte wie folgt aussehen:
Zunächst werden Bilddatensätze über Plattformen wie S3 oder DVC gespeichert und versioniert. Dabei ist es entscheidend, Dateipfade, Metadaten und Versionshistorien strukturiert zu dokumentieren, um die Vergleichbarkeit zwischen Experimenten sicherzustellen.
Im nächsten Schritt wird das passende Modell-Backend gewählt – ob selbst gehostet über vLLM oder Triton, cloudbasiert oder über externe APIs. Jede Variante bringt eigene Vor- und Nachteile hinsichtlich Latenz, Kosten und Kontrolle mit sich.
Anschließend erfolgt die Durchführung von Benchmarks – zunächst explorativ über Notebooks, später automatisiert über CI/CD-Pipelines, die bei Änderungen an Modellen oder Datensätzen automatisch ausgelöst werden.
Wichtig ist das Monitoring zentraler Metriken wie Tokenverbrauch, Antwortzeiten und Fehlerraten, um potenzielle Performance-Probleme frühzeitig zu erkennen und Kosten unter Kontrolle zu halten.
Bei komplexeren Anwendungen, etwa mit RAG oder Agenten, kommt Tracing zum Einsatz, um Interaktionen nachvollziehbar zu machen und Fehlerquellen präzise zu identifizieren.
Für die Bewertung der Modellausgaben empfiehlt sich eine klar definierte Evaluierungsstrategie – sei es über Scoring-Methoden, manuelle Vergleiche oder den Einsatz von LLMs als Bewertungseinheit („LLM-as-a-Judge“).
Zum Abschluss helfen Tools wie Langfuse oder Phoenix dabei, Ergebnisse zu visualisieren, Änderungen an Prompts nachzuverfolgen und den Fortschritt über Zeit transparent zu dokumentieren.
Beispielhafte Tools
Langfuse unterstützt Teams beim Tracking von Experimenten, der Versionierung von Prompts und der Generierung von Reports, die zentrale Leistungskennzahlen hervorheben.
Phoenix ist darauf ausgelegt, Datensätze und deren Versionen zu verwalten, Evaluierungsläufe zu visualisieren und auch komplexe, multimodale Szenarien strukturiert zu bewerten.
Beide Tools lassen sich um eigene Logik erweitern, um bildbasierte Workflows zu unterstützen. Zwar ist etwas Konfiguration erforderlich – doch sie bilden eine solide Grundlage für verlässliche, reproduzierbare Evaluierungen.
Fazit
Wenn Sie mit Large Language Models (LLMs) ernsthafte Anwendungen entwickeln – ob zur Dokumentenverarbeitung, für Frage-Antwort-Systeme oder visuelle Aufgaben – benötigen Sie mehr als ein funktionierendes Modell. Sie brauchen die Fähigkeit, das Verhalten Ihrer Systeme zu verstehen, Veränderungen nachzuvollziehen und Leistung verlässlich zu vergleichen. Genau dafür wurde LLMOps entwickelt.
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