Plan du cours

Introduction aux services en nuage et LangChain

  • Vue d'ensemble des plateformes en nuage (AWS, Azure, Google Cloud)
  • architecture LangChain et possibilités d'intégration
  • Avantages des agents conversationnels basés sur l'informatique en nuage

Installation LangChain dans des environnements en nuage

  • Installation et configuration de LangChain dans le nuage
  • Intégration de LangChain avec les SDK et les API de l'informatique dématérialisée
  • Déploiement de LangChain dans les fonctions AWS Lambda, Azure et Go du nuage

Utiliser les services cloud avec LangChain

  • Intégrer des services d'IA et de ML basés sur le cloud avec LangChain
  • Connecter LangChain au stockage en nuage (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
  • Utiliser des bases de données en nuage pour la mémoire conversationnelle et la persistance des données

Mise à l'échelle et gestion des applications LangChain

  • Mise à l'échelle des applications LangChain à l'aide d'outils d'orchestration dans le nuage
  • Mise en œuvre de fonctions de mise à l'échelle automatique pour les scénarios à forte demande
  • Gérer des instances multiples d'applications LangChain dans le nuage

Sécurité et conformité dans les déploiements en nuage

  • Meilleures pratiques pour sécuriser LangChain dans les environnements en nuage
  • Cryptage des données et communications API sécurisées
  • Conformité avec les réglementations sur la confidentialité des données (GDPR, HIPAA)

Surveillance et journalisation LangChain dans le nuage

  • Mise en œuvre d'outils de surveillance basés sur le cloud pour LangChain
  • Suivi des performances et des indicateurs de conversation
  • Mise en place d'alertes et de journaux pour les applications LangChain.

Scénarios avancés d'intégration dans le nuage

  • Intégrer LangChain avec des services de traitement du langage naturel basés sur le cloud
  • Utiliser LangChain avec des architectures sans serveur
  • Construire des solutions pilotées par l'IA en temps réel avec des outils natifs du cloud.

Tendances et avancées futures dans l'intégration du cloud et de l'IA

  • Technologies cloud émergentes pour le développement de l'IA
  • Le rôle de LangChain dans les environnements de cloud hybride et multi-cloud
  • Automatisation et optimisation du cloud pilotées par l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance avancée des services et de l'architecture en nuage
  • Expérience des intégrations API
  • Familiarité avec la programmation Python.

Audience

  • Ingénieurs en données
  • DevOps Professionnels
 14 Heures

Nombre de participants


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