Schița de curs

Introducere în serviciile cloud și LangChain

  • Prezentare generală a platformelor cloud (AWS, Azure, Google Cloud)
  • LangChain arhitectura și posibilitățile de integrare
  • Avantajele agenților conversaționali bazați pe cloud

Configurarea LangChain în medii cloud

  • LangChain instalare și configurare pentru cloud
  • Integrarea LangChain cu SDK-uri și API-uri pentru cloud
  • Implementarea LangChain la AWS Lambda, Azure funcții și Google funcții cloud

Utilizarea serviciilor cloud cu LangChain

  • Integrarea serviciilor AI și ML bazate pe cloud cu LangChain
  • Conectarea LangChain cu stocarea bazată pe cloud (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
  • Utilizarea bazelor de date în cloud pentru memoria conversațională și persistența datelor

Scalarea și gestionarea aplicațiilor LangChain

  • Scalarea aplicațiilor LangChain cu ajutorul instrumentelor de orchestrare în cloud
  • Implementarea funcțiilor de scalare automată pentru scenarii de cerere ridicată
  • Gestionarea mai multor instanțe ale aplicațiilor LangChain în cloud

Securitate și conformitate în implementările în cloud

  • Cele mai bune practici pentru securizarea LangChain în mediile cloud
  • Criptarea datelor și securizarea comunicațiilor API
  • Conformitatea cu reglementările privind confidențialitatea datelor (GDPR, HIPAA)

Monitorizarea și înregistrarea LangChain în cloud

  • Implementarea instrumentelor de monitorizare bazate pe cloud pentru LangChain
  • Urmărirea performanței și a parametrilor de conversație
  • Configurarea alertelor și a înregistrării pentru aplicațiile LangChain

Scenarii avansate de integrare în cloud

  • Integrarea LangChain cu servicii de procesare a limbajului natural bazate pe cloud
  • Utilizarea LangChain cu arhitecturi fără server
  • Crearea de soluții bazate pe inteligență artificială în timp real cu instrumente native în cloud

Tendințe viitoare și progrese în integrarea cloud-ului și a IA

  • Tehnologii cloud emergente pentru dezvoltarea AI
  • Rolul LangChain în mediile cloud hibride și multi-cloud
  • Automatizarea și optimizarea cloud-ului bazate pe AI

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Cunoștințe avansate de servicii și arhitectură cloud
  • Experiență cu integrări API
  • Familiaritate cu programarea Python

Audiență

  • Ingineri de date
  • DevOps Profesioniști
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite