課程簡介

雲服務簡介和 LangChain

  • 雲平臺概述(AWS、Azure、Google Cloud)
  • LangChain 架構和集成的可能性
  • 基於雲的對話代理的優勢

在雲端環境中設定 LangChain

  • LangChain 雲的安裝和配置
  • 將 LangChain 與雲 SDK 和 API 集成
  • 將 LangChain 部署到 AWS Lambda、Azure Functions 和 Google Cloud Functions

將雲端服務用於 LangChain

  • 將基於雲端的 AI 和 ML 服務與 LangChain 集成
  • 將 LangChain 與基於雲的存儲(S3、Azure Blob、Google Cloud Storage)連接
  • 使用雲資料庫實現對話記憶體和數據持久性

擴展和管理 LangChain 應用程式

  • 使用雲編排工具擴展 LangChain 應用程式
  • 為高需求場景實施自動擴展功能
  • 在雲中管理 LangChain 應用程式的多個實例

雲部署中的安全性和合規性

  • 在雲環境中保護 LangChain 的最佳實踐
  • 數據加密和安全 API 通信
  • 遵守數據隱私法規(GDPR、HIPAA)

在雲端中監控和記錄 LangChain

  • 實施基於雲端的監控工具 LangChain
  • 跟蹤效果和對話指標
  • 為 LangChain 應用程式設置警報和日誌記錄

高級雲集成場景

  • 將 LangChain 與基於雲的自然語言處理服務集成
  • 將 LangChain 與無伺服器架構結合使用
  • 使用雲原生工具構建即時 AI 驅動型解決方案

雲和 AI 集成的未來趨勢和進步

  • 用於 AI 開發的新興雲端技術
  • LangChain 在混合雲和多雲環境中的作用
  • AI 驅動的自動化和雲優化

總結和後續步驟

最低要求

  • 雲服務和架構的高級知識
  • API 集成經驗
  • 熟悉 Python 程式設計

觀眾

  • 數據工程師
  • DevOps 專業人士
 14 時間:

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