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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