コース概要

クラウドサービスとLangChainの概要

  • クラウドプラットフォーム(AWS、Azure、Google Cloud)の概要。
  • LangChainアーキテクチャと統合可能性。
  • クラウドベースの対話エージェントの利点。

クラウド環境でのLangChain設定

  • クラウド向けのLangChainインストールと構成。
  • クラウドSDKやAPIとのLangChain統合。
  • AWS Lambda、Azure Functions、Google Cloud FunctionsへのLangChainデプロイ。

クラウドサービスを活用したLangChain

  • クラウドベースのAIとMLサービスとのLangChain統合。
  • クラウドベースのストレージ(S3、Azure Blob、Google Cloud Storage)とのLangChain連携。
  • 対話メモリやデータ永続性のためにクラウドデータベースを使用する。

LangChainアプリケーションのスケーリングと管理

  • クラウドオーケストレーションツールを使用したLangChainアプリケーションのスケーリング。
  • 高需要シナリオでの自動スケーリング機能の実装。
  • クラウド上の複数のLangChainアプリケーションを管理する。

クラウドデプロイメントにおけるセキュリティとコンプライアンス

  • クラウド環境でのLangChainのセキュリティ確保に関するベストプラクティス。
  • データ暗号化と安全なAPI通信。
  • GDPR、HIPAAなどのデータプライバシー規制への準拠。

クラウドでのLangChainの監視とログ

  • クラウドベースの監視ツールを使用したLangChainの実装。
  • パフォーマンスと会話メトリクスの追跡。
  • LangChainアプリケーション向けのアラートとログ設定。

高度なクラウド統合シナリオ

  • クラウドベースの自然言語処理サービスとのLangChain統合。
  • サーバーレスアーキテクチャでのLangChain使用。
  • クラウドネイティブツールを使用したリアルタイムAI駆動ソリューションの構築。

クラウドとAI統合の将来のトレンドと進歩

  • AI開発向けの新興クラウドテクノロジー。
  • ハイブリッドクラウドやマルチクラウド環境におけるLangChainの役割。
  • AI駆動の自動化とクラウド最適化。

まとめと次の一歩

要求

  • クラウドサービスとアーキテクチャに関する高度な知識。
  • API統合の経験。
  • Pythonプログラミングに精通していること。

対象者

  • データエンジニア
  • DevOpsプロフェッショナル
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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