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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 SDK y API de la nube
- Implementación de LangChain en AWS Lambda, Azure Functions y Google Cloud Functions
Aprovechamiento de los 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
Escala y gestión de aplicaciones LangChain
- Escalar aplicaciones de LangChain utilizando herramientas de orquestación en la nube
- Implementación de funciones de escalado automático para escenarios de alta demanda
- Gestión de múltiples instancias de aplicaciones LangChain en la nube
Seguridad y cumplimiento en implementaciones en la nube
- Mejores prácticas para asegurar LangChain en entornos en la nube
- Cifrado de datos y comunicaciones seguras mediante API
- Cumplimiento de normativas 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 de métricas de rendimiento y conversación
- Configuración de alertas y registros para aplicaciones de 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 sin servidor (serverless)
- Creación de soluciones impulsadas por IA en tiempo real con herramientas nativas de la nube
Tendencias futuras y avances en la integración de la nube y la IA
- Nuevas tecnologías en la nube para el desarrollo de IA
- El papel de LangChain en entornos de nube híbrida y multicloud
- Automatización impulsada por IA y optimización de la nube
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos avanzados de servicios y arquitectura en la nube
- Experiencia en integraciones de API
- Familiaridad con la programación en Python
Público objetivo
- Ingenieros de datos
- Profesionales de DevOps
14 Horas