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Struttura del corso
Introduzione ai servizi cloud e a LangChain
- Panoramica delle piattaforme cloud (AWS, Azure, Google Cloud)
- Architettura di LangChain e possibilità di integrazione
- Vantaggi dell’utilizzo di agenti conversazionali su ambienti cloud
Configurazione di LangChain negli ambienti cloud
- Installazione e configurazione di LangChain per l’uso in cloud
- Integrazione di LangChain con SDK e API cloud
- Distribuzione di LangChain su AWS Lambda, Azure Functions e Google Cloud Functions
Sfruttamento dei servizi cloud con LangChain
- Integrazione di servizi AI e ML basati sul cloud con LangChain
- Collegamento di LangChain a sistemi di archiviazione cloud (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
- Utilizzo dei database cloud per la memorizzazione delle conversazioni e dei dati
Scalabilità e gestione delle applicazioni LangChain
- Scalatura delle applicazioni LangChain grazie agli strumenti di orchestrazione cloud
- Implementazione di funzionalità di auto-scalabilità per situazioni ad alta domanda
- Gestione simultanea di più istanze di applicazioni LangChain sul cloud
Sicurezza e conformità nelle distribuzioni cloud
- Best practice per garantire la sicurezza di LangChain negli ambienti cloud
- Crittografia dei dati e comunicazione API protetta
- Adempimento alle normative sulla privacy (GDPR, HIPAA)
Monitoraggio e registrazione delle attività di LangChain sul cloud
- Configurazione di strumenti di monitoraggio cloud per LangChain
- Tracciamento delle prestazioni e delle metriche conversazionali
- Impostazione di avvisi e sistemi di log per le applicazioni LangChain<\/li>
Scenari avanzati di integrazione cloud
- Integrazione di LangChain con servizi cloud specializzati nell’elaborazione del linguaggio naturale
- Sfruttamento di LangChain in architetture serverless
- Sviluppo di soluzioni AI in tempo reale mediante strumenti nativi del cloud<\/li>
Tendenze future e progressi nell’integrazione tra cloud e intelligenza artificiale
- Novità tecnologiche nei servizi cloud per lo sviluppo AI
- Il ruolo di LangChain negli ambienti ibridi e multi-cloud
- Ottimizzazione della cloud computing grazie all’automazione guidata dall’AI<\/li>
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenze avanzate sui servizi e sull’architettura cloud
- Esperienza nell'integrazione di API
- Buona familiarità con la programmazione in Python
Destinatari
- Ingegneri dei dati
- Professionisti DevOps
14 ore