Plan Szkolenia

Wprowadzenie do usług w chmurze i LangChain

  • Przegląd platform chmurowych (AWS, Azure, Google Cloud)
  • Architektura i możliwości integracji LangChain
  • Zalety agentów konwersacyjnych opartych na chmurze

Konfiguracja LangChain w środowiskach chmurowych

  • Instalacja i konfiguracja LangChain dla chmury
  • Integracja LangChain z zestawami SDK i interfejsami API w chmurze
  • Wdrażanie LangChain do AWS Lambda, Azure Functions i Google Cloud Functions

Korzystanie z usług w chmurze za pomocą LangChain

  • Integracja opartych na chmurze usług AI i ML z LangChain
  • Łączenie LangChain z pamięcią masową w chmurze (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
  • Korzystanie z baz danych w chmurze na potrzeby pamięci konwersacyjnej i trwałości danych

Skalowanie i zarządzanie LangChain aplikacjami

  • Skalowanie LangChain aplikacji przy użyciu narzędzi do orkiestracji w chmurze
  • Wdrażanie funkcji automatycznego skalowania dla scenariuszy wysokiego zapotrzebowania
  • Zarządzanie wieloma instancjami aplikacji LangChain w chmurze

Bezpieczeństwo i zgodność we wdrożeniach w chmurze

  • Najlepsze praktyki zabezpieczania LangChain w środowiskach chmurowych
  • Szyfrowanie danych i bezpieczna komunikacja API
  • Zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności danych (GDPR, HIPAA)

Monitorowanie i rejestrowanie LangChain w chmurze

  • Wdrażanie opartych na chmurze narzędzi do monitorowania LangChain
  • Śledzenie wydajności i metryk konwersacji
  • Konfigurowanie alertów i rejestrowania dla aplikacji LangChain

Zaawansowane scenariusze integracji z chmurą

  • Integracja LangChain z opartymi na chmurze usługami przetwarzania języka naturalnego
  • Używanie LangChain z architekturami bezserwerowymi
  • Tworzenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym za pomocą narzędzi natywnych dla chmury

Przyszłe trendy i postępy w integracji chmury i sztucznej inteligencji

  • Pojawiające się technologie chmurowe dla rozwoju sztucznej inteligencji
  • Rola LangChain w chmurze hybrydowej i środowiskach wielochmurowych
  • Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji i optymalizacja chmury

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zaawansowana znajomość usług i architektury chmury
  • Doświadczenie z integracjami API
  • Znajomość programowania Python

Uczestnicy

  • Inżynierowie danych
  • Specjaliści DevOps
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie