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Plan du cours
Introduction aux services cloud et à LangChain
- Aperçu des plateformes cloud (AWS, Azure, Google Cloud)
- Architecture de LangChain et possibilités d'intégration
- Avantages des agents conversationnels basés sur le cloud
Mise en place de LangChain dans les environnements cloud
- Installation et configuration de LangChain pour le cloud
- Intégration de LangChain avec les SDK et API cloud
- Déploiement de LangChain sur AWS Lambda, Azure Functions et Google Cloud Functions
Utilisation des services cloud avec LangChain
- Intégration des services d'IA et de machine learning basés sur le cloud avec LangChain
- Connexion de LangChain au stockage cloud (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
- Utilisation de bases de données cloud 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 cloud
- Mise en œuvre de fonctions d'autoscaling pour les scénarios à forte demande
- Gestion de plusieurs instances d'applications LangChain dans le cloud
Sécurité et conformité dans les déploiements cloud
- Meilleures pratiques pour sécuriser LangChain dans les environnements cloud
- Chiffrement des données et communications API sécurisées
- Conformité aux réglementations sur la confidentialité des données (RGPD, HIPAA)
Surveillance et journalisation de LangChain dans le cloud
- Mise en œuvre d'outils de surveillance cloud pour LangChain
- Suivi des performances et des métriques de conversation
- Configuration d'alertes et de journaux pour les applications LangChain
Scénarios avancés d'intégration cloud
- Intégration de LangChain avec des services de traitement du langage naturel basés sur le cloud
- Utilisation de LangChain avec des architectures serverless
- Création de solutions d'IA en temps réel avec des outils natifs du cloud
Tendances futures et avancements dans l'intégration cloud et IA
- Nouvelles technologies cloud pour le développement d'IA
- Rôle de LangChain dans les environnements cloud hybrides et multi-cloud
- Automatisation pilotée par l'IA et optimisation du cloud
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances avancées des services cloud et de leur architecture
- Expérience avec les intégrations d'API
- Maîtrise de la programmation en Python
Public cible
- Ingénieurs en données
- Professionnels de l'exploitation DevOps
14 Heures