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Course Outline
클라우드 서비스 소개 및 LangChain
- 클라우드 플랫폼 개요(AWS, Azure, Google Cloud)
- LangChain 아키텍처 및 통합 가능성
- 클라우드 기반 대화형 에이전트의 장점
클라우드 환경에서 LangChain 설정하기
- LangChain 클라우드 설치 및 구성
- LangChain 클라우드 SDK 및 API와 통합
- LangChain ~ AWS Lambda, Azure 함수, Google Cloud 함수 배포
LangChain 클라우드 서비스 활용
- 클라우드 기반 AI 및 ML 서비스를 LangChain와 통합
- LangChain 클라우드 기반 스토리지(S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)와 연결
- 대화 메모리와 데이터 지속성을 위한 클라우드 데이터베이스 사용
LangChain 애플리케이션 확장 및 관리
- 클라우드 오케스트레이션 도구를 사용하여 LangChain 애플리케이션 확장
- 수요가 많은 시나리오에 대한 자동 확장 기능 구현
- 클라우드에서 LangChain개의 애플리케이션의 여러 인스턴스 관리
클라우드 배포의 보안 및 규정 준수
- 클라우드 환경에서 LangChain 보안을 위한 모범 사례
- 데이터 암호화 및 보안 API 통신
- 데이터 개인 정보 보호 규정 준수(GDPR, HIPAA)
클라우드에서의 모니터링 및 로깅LangChain
- LangChain에 대한 클라우드 기반 모니터링 도구 구현
- 성과 및 대화 지표 추적
- LangChain 애플리케이션에 대한 알림 및 로깅 설정
고급 클라우드 통합 시나리오
- LangChain 클라우드 기반 자연어 처리 서비스와 통합
- 서버리스 아키텍처와 함께 LangChain 사용
- 클라우드 기반 도구를 사용하여 실시간 AI 기반 솔루션 구축
클라우드 및 AI 통합의 미래 동향 및 발전
- AI 개발을 위한 새로운 클라우드 기술
- 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드 환경에서 LangChain의 역할
- AI 기반 자동화 및 클라우드 최적화
요약 및 다음 단계
Requirements
- 클라우드 서비스 및 아키텍처에 대한 고급 지식
- API 통합 경험
- Python 프로그래밍에 대한 익숙함
청중
- 데이터 엔지니어
- DevOps 전문가
14 Hours