Oracle, DeepSeek & Qwen
Datenbankstärke, offene Modelle und agentische APIs. Wer nur Mainstream kennt, lässt relevante Optionen liegen.
Oracle, DeepSeek & Qwen
In diesem Themenfeld arbeitest du mit Technologien, die in vielen Weiterbildungsangeboten untergehen, in realen Projekten aber direkte Wirkung haben. Oracle verbindet Datenbank, semantische Suche und agentische Bausteine: Oracle AI Vector Search sucht nach Bedeutung statt nur nach Keywords, Vektoren können direkt neben Geschäftsdaten gespeichert werden, und kompatible ONNX-Modelle lassen sich in die Datenbank importieren. OCI erweitert das um agentische Funktionen wie Vector Stores, Files API, Function Calling, Code Interpreter und MCP Calling.
DeepSeek ist relevant, wenn du offene Modellstrategien, Reasoning und kontrollierte Deployments prüfen willst. DeepSeek beschreibt eine OpenAI-compatible API, Tool Calls und JSON Output. DeepSeek-R1 ist MIT-lizenziert und die Outputs sind laut offizieller Ankündigung für Fine-Tuning und Distillation freigegeben. Für lokale Szenarien nennt DeepSeek Deployments über SGLang, vLLM oder TensorRT-LLM.
Alibaba Qwen lohnt sich, wenn du Multimodalität, große Kontextfenster und agentische Integration bewerten willst. Auf der offiziellen API-Plattform stehen Chat Completions, Realtime API, Batch API, Web Search und Function Call im Fokus. Qwen-Modelle lassen sich zudem über SGLang mit OpenAI-compatible API deployen. Wenn du tiefer in bestehende Angebote einsteigen willst, passen dazu unsere Oracle Grundlagen und die Übersicht KI + ML Schulungen.
Oracle, DeepSeek & Qwen:
Oracle, DeepSeek, Alibaba Qwen
Qwen und weitere Alibaba-Modelle Kurs: Was lohnt sich?
In diesem Seminar vergleichst Du Qwen und Alibaba Open Source Modelle mit dem Ziel, eine klare Auswahl für Deinen Anwendungsfall zu treffen und den späteren Betrieb von Anfang an mitzudenken. Du arbeitest nicht mit „Demo-Prompts“, sondern mit einer Methodik, die sich in PoCs und Produktteams bewährt: Modellfamilien einordnen, Anforderungen präzisieren, Tests definieren, Ergebnisse messen und Risiken bewerten.
Kimi K2.5 Kurs: OpenSource LLM sofort produktiv
In vielen Teams scheitert der Einsatz eines OpenSource LLM nicht am Modell, sondern an fehlenden Standards: unklare Lizenzlage, wackelige Deployments, keine Tests und zu wenig Schutz gegen Datenabfluss. Dieses Seminar schafft eine belastbare Grundlage für Kimi K2.
Llama-Modelle im Vergleich Kurs: Nutzen statt Hype
Llama ist nicht gleich Llama. Je nach Modell, Kontextfenster, Quantisierung und Betriebsumgebung können sich Qualität, Geschwindigkeit und Kosten drastisch unterscheiden.
Serverless AI Kurs: KI-Funktionen ohne Ops-Stress
Serverless AI ist eine Architekturentscheidung, keine Produktentscheidung. In diesem Seminar lernst du, wie du KI-Workloads so zuschneidest, dass sie zu Functions, Events und Managed Services passen, und wie du typische Fehlannahmen vermeidest.
Hybrid Cloud für sensible KI-Daten Kurs: No Excuses
Viele KI-Initiativen starten mit einem Proof of Concept und enden, sobald echte Daten ins Spiel kommen. Der Grund ist selten fehlende Rechenleistung, sondern fehlende Leitplanken: Wer darf welche Daten nutzen, wo liegen Schlüssel, wie wird Zugriff protokolliert und wie bleibt das System im Betrieb beherrschbar?
GPT-OSS im Einsatz Kurs: OpenAI-Modelle verstehen
OpenAI’s gpt-oss Modelle eröffnen neue Möglichkeiten, weil Du Betrieb und Integration stärker selbst gestalten kannst. Damit das nicht in Experimenten stecken bleibt, vermittelt Dir dieses Seminar die Grundlagen, die Du für belastbare Ergebnisse brauchst.
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KI für Sicherheit
KI-Sicherheit in der Cloud Grundkurs
Dieses Seminar richtet sich an alle, die KI in der Cloud einsetzen sollen, aber nicht raten wollen, welche Sicherheitsmaßnahmen wirklich zählen. Du arbeitest dich praxisnah durch die wichtigsten Baustellen, die bei GenAI und LLM-Anwendungen immer wieder zu Vorfällen führen.
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Kurse für KI-Kosten und ROI
FinOps für KI-Cloud Kurs: Kosten im Griff
FinOps für KI ist mehr als klassische Cloud-Kostenoptimierung, weil sich Verbrauch und Wertschöpfung anders verhalten: Ein einzelnes Feature kann durch Tokenverbrauch oder GPU-Last die Stückkosten vervielfachen, und Experimente erzeugen schnell schwer zuzuordnende Kosten. In diesem Seminar lernst du, wie du eine FinOps-Praxis aufbaust, die speziell für GenAI-, ML-Training- und Inference-Szenarien funktioniert.
Vektordatenbanken in der Cloud Kurs: Pinecone, Weaviate und Co
Viele Teams scheitern mit Vektordatenbanken nicht an der API, sondern an Entscheidungen, die zu früh „irgendwie“ getroffen werden: Chunking ohne Ziel, Metadaten ohne Plan, und Abfragen, die keine reproduzierbare Qualität liefern. In diesem Kurs baust Du Dir eine belastbare Grundlage für Pinecone und Weaviate in der Cloud auf.
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Kurse für Open Source LLMs
MiniMax 2.7 Kurs: Das sich selbst-entwickelende Open-Source Model
Viele Teams unterschätzen, dass der Erfolg mit MiniMax 2. 5 weniger vom Modellnamen abhängt als von den Entscheidungen rundherum: Setup, Prompting, Datenaufbereitung, Evaluation und Regeln für den Betrieb.
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MLOps & Model Deployment
GLM-5.1 Kurs: Open Source LLM produktiv nutzen
Wenn Du GLM-5 als Open Source LLM nutzen willst, brauchst Du mehr als einen Demo-Chat. In diesem Seminar baust Du die Grundlagen, um GLM-5 technisch sauber und organisatorisch verantwortbar einzusetzen.
DeepSeek Kurs: Einsatz und Self-Hosting
In diesem Seminar setzt du DeepSeek 3. 2 so auf, dass es als interner Service nutzbar wird: planbar, sicher und betreibbar.
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Seminarberatung für deine Oracle, DeepSeek & Qwen
Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für deine Oracle, DeepSeek & Qwen. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden.
Stimmen unserer Kunden zur Oracle, DeepSeek & Qwen
Um ein wertvolles und renommiertes Gütesiegel zu tragen, hat sich unser Kebel Team für das unabhängige eKomi Bewertungsportal entschieden. Wir nutzen diese authentifizierte Software, um unsere Seminarteilnehmer:innen zu befragen, nachdem sie unsere Kurse online oder in Präsenz besucht haben. Jede freiwillig und anonym abgegebene Bewertung, egal ob positiv oder kritisch, fließt in die Bewertungsstatistik von Kebel Training ein und ist Teil der eKomi Trust Zertifikate. Natürlich sind zufriedene Kunden:innen und Ihr Feedback für uns überlebenswichtig. An dieser Stelle einen herzlichen Dank für Ihre Bewertungen.
Oracle, DeepSeek & Qwen an 21 Standorten und Live Online
Als bundesweit tätiger und renommierter Seminaranbieter bietet dir die Kebel Training GmbH ein umfangreiches Angebot an IT-Kursen an. Unsere Kurse und Schulungen finden als Präsenzseminare in 21 Schulungszentren statt.
Lernziele und Zielgruppe
Wer nach Oracle Schulung, Oracle Datenbank Weiterbildung, DeepSeek Training, Alibaba Qwen Kurs oder Qwen Weiterbildung sucht, braucht mehr als eine Sammlung von Herstellernamen. Entscheidend sind die Fragen dahinter: Welche Plattform passt zu deinen Daten? Welche API lässt sich sauber in bestehende Anwendungen integrieren? Welche Modelle eignen sich für RAG, Tool Calling, Reasoning oder multimodale Prozesse? Genau hier setzt dieses Themenfeld an. Oracle ist vor allem dann relevant, wenn KI nah an Datenbank, SQL, Vektorsuche und Unternehmensarchitektur betrieben werden soll. Oracle AI Vector Search ermöglicht semantische Suche auf Basis des VECTOR-Datentyps, und Oracle Enterprise AI Agents stellen OpenAI-compatible APIs sowie Bausteine wie Vector Stores, Files API, Function Calling, Code Interpreter und MCP Calling bereit.
DeepSeek ist für Teams interessant, die offene Modelle, flexible API-Nutzung und reasoning-lastige Workloads bewerten wollen. In der aktuellen Dokumentation nennt DeepSeek für die API unter anderem Tool Calls, JSON Output und 128K Kontext. DeepSeek-R1 wird offiziell als MIT-lizenziert beschrieben, inklusive Freigabe der Outputs für Fine-Tuning und Distillation. Zusätzlich dokumentiert DeepSeek lokale Bereitstellung über Frameworks wie SGLang, vLLM und TensorRT-LLM. Für deine Weiterbildung heißt das: Du arbeitest nicht nur an Prompts, sondern an Modellwahl, API-Design, Tool-Integration, Testumgebungen und Governance für offene Modelle.
Alibaba Qwen ist besonders spannend, wenn du OpenAI-compatible Integration, Multimodalität und agentische Nutzung zusammen denken willst. Auf der offiziellen Qwen-Plattform werden Modelle für Text, Bild, Video und Audio, dazu Chat Completions, Realtime API, Batch API, Web Search und Function Call beschrieben. Parallel stehen Open-Source-Modelle bereit, die sich etwa über SGLang mit kompatibler API in eigene Umgebungen bringen lassen. Das ist relevant, wenn du Cloud-API, Self-Hosting und hybride Architekturen nicht nur theoretisch vergleichen, sondern fundiert entscheiden willst.
Für deine Weiterbildung entsteht daraus ein klarer Praxisfokus: Du lernst, wann Oracle für datenbanknahe KI und Unternehmensintegration passt, wann DeepSeek bei offenen Reasoning-Modellen und kontrollierten Deployments sinnvoll ist und wann Qwen bei multimodalen oder agentischen Szenarien Vorteile bringt. Wenn du den Oracle-Strang vertiefen willst, starte mit Oracle Grundlagen oder gehe direkt in Oracle Neuerungen und Oracle Security. Für breitere KI-Anwendungsfälle lohnt sich außerdem der Einstieg über KI + ML Schulungen.
FAQ
Für dich, wenn du Oracle im Datenbank- oder OCI-Umfeld nutzt, alternative LLM-Anbieter bewerten willst oder OpenAI-compatible APIs in bestehende Anwendungen integrierst. Besonders relevant ist das für Rollen in Entwicklung, Datenplattform, Architektur und IT-Leitung.
Oracle deckt neben GenAI vor allem Datenbank, Vector Search und agentische Plattformdienste ab. DeepSeek und Qwen fokussieren stärker auf Modellfamilien und APIs, wobei beide OpenAI-compatible Schnittstellen anbieten. DeepSeek betont offene Modelle und Reasoning, Qwen zusätzlich Multimodalität und Agent-Funktionen.
Du arbeitest an Herstellervergleich, API-Anbindung, Prompt- und Tool-Design, RAG mit Vector Stores, Modellbewertung, Sicherheits- und Governance-Fragen sowie Übergängen zwischen Cloud-API und lokaler Bereitstellung. Bei Oracle kommt die Verbindung zu Datenbank und SQL dazu, bei DeepSeek und Qwen die Arbeit mit offenen Modellen und kompatiblen APIs.
Ja. Kebel bietet sowohl offene Termine als auch individuelle Firmenschulungen, Inhouse-Formate, Workshops und Live Online Trainings an. Das ist sinnvoll, wenn du eigene Oracle-Bestände, KI-Richtlinien oder konkrete Anwendungsfälle im Team bearbeiten willst.