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Plan du cours
Introduction aux services cloud et à LangChain
- Aperçu des plateformes cloud (AWS, Azure, Google Cloud)
- Architecture de LangChain et possibilités d’intégration
- Avantages des agents conversationnels basés sur le cloud
Configuration de LangChain dans des environnements cloud
- Installation et configuration de LangChain pour le cloud
- Intégration de LangChain avec les SDK et API cloud
- Déploiement de LangChain sur AWS Lambda, Azure Functions et Google Cloud Functions
Utilisation des services cloud avec LangChain
- Intégration des services d’IA et de ML basés sur le cloud avec LangChain
- Connexion de LangChain au stockage cloud (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
- Utilisation de bases de données cloud pour la mémoire conversationnelle et la persistance des données
Mise à l’échelle et gestion des applications LangChain
- Montée en charge des applications LangChain à l’aide d’outils d’orchestration cloud
- Mise en œuvre de fonctionnalités de mise à l’échelle automatique pour les scénarios à forte demande
- Gestion de plusieurs instances d’applications LangChain dans le cloud
Sécurité et conformité dans les déploiements cloud
- Bonnes pratiques pour sécuriser LangChain dans les environnements cloud
- Chiffrement des données et communications API sécurisées
- Conformité aux réglementations sur la protection des données (RGPD, HIPAA)
Supervision et journalisation de LangChain dans le cloud
- Mise en œuvre d’outils de supervision cloud pour LangChain
- Suivi des performances et des indicateurs de conversation
- Configuration d’alertes et de journaux pour les applications LangChain
Scénarios avancés d’intégration cloud
- Intégration de LangChain avec des services de traitement du langage naturel basés sur le cloud
- Utilisation de LangChain avec des architectures serverless
- Conception de solutions IA en temps réel avec des outils cloud natifs
Tendances futures et évolutions dans l’intégration du cloud et de l’IA
- Nouvelles technologies cloud pour le développement d’IA
- Le rôle de LangChain dans les environnements cloud hybrides et multi-cloud
- Automatisation pilotée par l’IA et optimisation du cloud
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances avancées des services cloud et de l’architecture cloud
- Expérience avec les intégrations d’API
- Familiarité avec la programmation en Python
Public cible
- Ingénieurs des données
- Professionnels DevOps
14 Heures