Kurzusleírás

Bevezetés a Cloud Servicesbe és LangChain

  • A felhőplatformok áttekintése (AWS, Azure, Google Cloud)
  • LangChain architektúra és integrációs lehetőségek
  • A felhőalapú társalgási ügynökök előnyei

Beállítás LangChain felhőkörnyezetben

  • LangChain telepítés és konfigurálás felhőhöz
  • Integráció LangChain felhő SDK-kkal és API-kkal
  • Az LangChain - AWS Lambda, Azure Functions és Google Cloud Functions telepítése

Felhőszolgáltatások használata a LangChain segítségével

  • Felhőalapú AI és ML szolgáltatások integrálása LangChain
  • Csatlakozás LangChain felhőalapú tárolóhoz (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
  • Felhőalapú adatbázisok használata a beszélgetési memóriához és az adatok fennmaradásához

Scaling and Managing LangChain Alkalmazások

  • Alkalmazások skálázása LangChain felhő hangszerelési eszközökkel
  • Automatikus skálázási funkciók megvalósítása nagy igényű forgatókönyvekhez
  • LangChain alkalmazás több példányának kezelése a felhőben

Biztonság és megfelelőség a felhőalapú telepítésekben

  • A felhőkörnyezetek LangChain biztonságossá tételének legjobb gyakorlatai
  • Adattitkosítás és biztonságos API-kommunikáció
  • Az adatvédelmi előírásoknak való megfelelés (GDPR, HIPAA)

Monitoring és naplózás LangChain a felhőben

  • Felhőalapú felügyeleti eszközök bevezetése LangChain
  • A teljesítmény és a beszélgetési mutatók nyomon követése
  • Riasztások beállítása és naplózás LangChain alkalmazásokhoz

Speciális felhőintegrációs forgatókönyvek

  • Integráció LangChain felhő alapú természetes nyelvi feldolgozó szolgáltatásokkal
  • LangChain használata kiszolgáló nélküli architektúrákkal
  • Valós idejű, mesterséges intelligencia által vezérelt megoldások készítése felhő-natív eszközökkel

Jövőbeli trendek és fejlesztések a felhő és a mesterséges intelligencia integrációjában

  • Feltörekvő felhőtechnológiák a mesterséges intelligencia fejlesztéséhez
  • Az LangChain szerepe hibrid felhő és többfelhős környezetekben
  • AI-vezérelt automatizálás és felhőoptimalizálás

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Felhőszolgáltatások és architektúra magas szintű ismerete
  • API integrációban szerzett tapasztalat
  • Ismerkedés a Python programozással

Közönség

  • Adatmérnökök
  • DevOps Szakemberek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák