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Programa del Curso
Introducción a los servicios en la nube y LangChain
- Descripción general de las plataformas en la nube (AWS, Azure, Google Cloud)
- LangChain Arquitectura y posibilidades de integración
- Ventajas de los agentes conversacionales basados en la nube
Configuración LangChain en entornos de nube
- LangChain Instalación y configuración para la nube
- Integración LangChain con SDK y API en la nube
- Implementación de funciones LangChain a AWS Lambda, Azure y Google Cloud Functions
Utilización de servicios en la nube con LangChain
- Integración de servicios de IA y ML basados en la nube con LangChain
- Conexión LangChain con almacenamiento basado en la nube (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
- Uso de bases de datos en la nube para la memoria conversacional y la persistencia de datos
Escalado y administración de LangChain aplicaciones
- Escalado LangChain de aplicaciones mediante herramientas de orquestación en la nube
- Implementación de características de escalado automático para escenarios de alta demanda
- Administración de múltiples instancias de LangChain aplicaciones en la nube
Seguridad y cumplimiento en implementaciones en la nube
- Prácticas recomendadas para proteger LangChain en entornos de nube
- Cifrado de datos y comunicaciones API seguras
- Cumplimiento de la normativa de privacidad de datos (GDPR, HIPAA)
Monitoreo y registro LangChain en la nube
- Implementación de herramientas de monitoreo basadas en la nube para LangChain
- Seguimiento del rendimiento y las métricas de conversación
- Configuración de alertas y registros para LangChain aplicaciones
Escenarios avanzados de integración en la nube
- Integración LangChain con servicios de procesamiento de lenguaje natural basados en la nube
- Uso de LangChain con arquitecturas sin servidor
- Creación de soluciones impulsadas por IA en tiempo real con herramientas nativas de la nube
Tendencias y avances futuros en la integración de la nube y la IA
- Tecnologías emergentes en la nube para el desarrollo de la IA
- El papel de LangChain en entornos de nube híbrida y multinube
- Automatización impulsada por IA y optimización en la nube
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos avanzados de arquitectura y servicios en la nube
- Experiencia con integraciones de API
- Familiaridad con Python programación
Audiencia
- Ingenieros de datos
- DevOps Profesionales
14 Horas