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课程大纲
云服务简介和 LangChain
- 云平台概述(AWS、Azure、Google Cloud)
- LangChain 架构和集成的可能性
- 基于云的对话代理的优势
在云端环境中设定 LangChain
- LangChain 云的安装和配置
- 将 LangChain 与云 SDK 和 API 集成
- 将 LangChain 部署到 AWS Lambda、Azure Functions 和 Google Cloud Functions
将云端服务用于 LangChain
- 将基于云端的 AI 和 ML 服务与 LangChain 集成
- 将 LangChain 与基于云的存储(S3、Azure Blob、Google Cloud Storage)连接
- 使用云资料库实现对话记忆体和数据持久性
扩展和管理 LangChain 应用程式
- 使用云编排工具扩展 LangChain 应用程式
- 为高需求场景实施自动扩展功能
- 在云中管理 LangChain 应用程式的多个实例
云部署中的安全性和合规性
- 在云环境中保护 LangChain 的最佳实践
- 数据加密和安全 API 通信
- 遵守数据隐私法规(GDPR、HIPAA)
在云端中监控和记录 LangChain
- 实施基于云端的监控工具 LangChain
- 跟踪效果和对话指标
- 为 LangChain 应用程式设置警报和日志记录
高级云集成场景
- 将 LangChain 与基于云的自然语言处理服务集成
- 将 LangChain 与无伺服器架构结合使用
- 使用云原生工具构建即时 AI 驱动型解决方案
云和 AI 集成的未来趋势和进步
- 用于 AI 开发的新兴云端技术
- LangChain 在混合云和多云环境中的作用
- AI 驱动的自动化和云优化
总结和后续步骤
要求
- 云服务和架构的高级知识
- API 集成经验
- 熟悉 Python 程式设计
观众
- 数据工程师
- DevOps 专业人士
14 小时