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Temario del curso
Introducción a los Servicios en la Nube y LangChain
- Visión general de las plataformas en la nube (AWS, Azure, Google Cloud).
- Arquitectura de LangChain y posibilidades de integración.
- Ventajas de los agentes conversacionales basados en la nube.
Configuración de LangChain en Entornos en la Nube
- Instalación y configuración de LangChain para la nube.
- Integración de LangChain con SDKs y APIs en la nube.
- Implementación de LangChain en AWS Lambda, Azure Functions 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 de LangChain con almacenamiento en la nube (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage).
- Uso de bases de datos en la nube para memoria conversacional y persistencia de datos.
Escalar y Gestionar Aplicaciones de LangChain
- Escalar aplicaciones de LangChain utilizando herramientas de orquestación en la nube.
- Implementación de características de autoescalado para escenarios de alta demanda.
- Gestión de múltiples instancias de aplicaciones LangChain en la nube.
Seguridad y Cumplimiento en Despliegues en la Nube
- Mejores prácticas para asegurar LangChain en entornos cloud.
- Cifrado de datos y comunicaciones seguras de API.
- Cumplimiento con regulaciones de privacidad de datos (GDPR, HIPAA).
Monitoreo y Registro de LangChain en la Nube
- Implementación de herramientas de monitoreo basadas en la nube para LangChain.
- Rastreo del rendimiento y las métricas de conversación.
- Configuración de alertas y registros para aplicaciones LangChain.
Escenarios Avanzados de Integración en la Nube
- Integración de LangChain con servicios de procesamiento de lenguaje natural basados en la nube.
- Uso de LangChain con arquitecturas serverless.
- Desarrollo de soluciones impulsadas por IA en tiempo real con herramientas nativas de la nube.
Tendencias Futuras y Avances en la Integración de Nube e IA
- Tecnologías emergentes en la nube para el desarrollo de IA.
- El papel de LangChain en entornos híbridos y multi-cloud.
- Automatización impulsada por IA y optimización en la nube.
Resumen y Siguientes Pasos
Requerimientos
- Conocimiento avanzado de servicios y arquitectura en la nube.
- Experiencia con integraciones de API.
- Conocimiento familiar de la programación en Python.
Audiencia
- Ingenieros de datos.
- Profesionales de DevOps.
14 Horas