لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش استقرار میکروسرویسهای مقاوم AI با LangChain
- آخرین آپدیت
دانلود Deploy Resilient AI Microservices with LangChain
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
دوره «استقرار میکروسرویسهای مقاوم AI با LangChain» یک دوره عملی است که اپلیکیشنهای LangChain را از نمونههای اولیه محلی به سیستمهای در سطح تولید (Production-grade) تبدیل میکند. شما یاد خواهید گرفت که اپلیکیشنهای یکپارچه (Monolithic) را به سرویسهای ماژولار شامل بازیابها (Retrievers)، نقاط اتصال LLM و پسپردازشگرها تجزیه کنید که از طریق رابطهای gRPC برای مقیاسپذیری و جداسازی خطاها به هم متصل شدهاند. همچنین، استقرار و کانتینریسازی را با استفاده از Docker و Kubernetes یاد میگیرید، Dockerfileهای آماده تولید با بررسیهای سلامت (Health Checks) مینویسید، متغیرهای محیطی را مدیریت کرده و استقرار در AWS ECR را خودکار میکنید. سپس، قابلیت مشاهده جامع (Observability) را با ردیابی OpenTelemetry، متریکهای Prometheus و داشبوردهای Jaeger/Grafana برای اندازهگیری تأخیر، نرخ تراکنش و خطاها پیادهسازی میکنید. در نهایت، بر مهندسی هرجومرج (Chaos Engineering) با استفاده از Chaos Mesh یا Gremlin مسلط میشوید تا شکستهای پاد (Pod)، تأخیرهای شبکه و اتمام منابع را شبیهسازی کرده و معیارهای MTTD و MTTR را برای سنجش میزان تابآوری سیستم محاسبه کنید.
این دوره برای توسعهدهندگان و متخصصان MLOps است که آمادهاند اپلیکیشنهای LangChain را با استفاده از پایتون، APIها و داکر برای سیستمهای هوش مصنوعی در سطح صنعتی مقیاسبندی کنند.
پیشنیازهای یادگیرندگان شامل مهارتهای پایه در پایتون یا جاوااسکریپت، آشنایی با REST APIها و مفاهیم اولیه داکر، و درک کلی از گردش کارهای هوش مصنوعی یا LLM است.
در پایان این دوره، شما یک معماری میکروسرویس کاملاً مستقر، قابل مشاهده و تحملپذیر در برابر خطا خواهید داشت که شامل قالبهای قابل استفاده مجدد، فایلهای YAML استقرار و یک چکلیست تابآوری برای هر سیستم هوش مصنوعی است. این دوره برای توسعهدهندگان، مهندسان داده و متخصصان MLOps طراحی شده است تا سیستمهای هوش مصنوعی را نهتنها هوشمند، بلکه مستحکم سازند.
سرفصل ها و درس ها
ساخت میکروسرویسهای هوش مصنوعی با LangChain
Building AI Microservices with LangChain
خوشآمدگویی به دوره ساخت میکروسرویسهای AI با LangChain
Welcome to Building AI Microservices with LangChain
تغییر دیدگاه به سمت میکروسرویسهای LangChain
The LangChain Microservice Mindset
تجزیه زنجیره: تعریف مرزهای سرویس
Breaking Down the Chain: Defining Service Boundaries
دمو: ساخت اولین سرویس gRPC در LangChain
Demo: Building Your First gRPC LangChain Service
کانتینریسازی، استقرار و تلمتری
Containerization, Deployment, and Telemetry
از محیط محلی به ابر: داکرایز کردن LangChain
From Local to Cloud: Dockerizing LangChain
کوبرنتیز برای هوش مصنوعی: استقرار، مقیاسبندی و مانیتورینگ
Kubernetes for AI: Deploy, Scale & Monitor
دمو: تلمتری در عمل؛ ردیابی و متریکها با OpenTelemetry و Prometheus
Demo: Telemetry in Action - Tracing & Metrics with OpenTelemetry + Prometheus
تضمین تابآوری و قابلیت اطمینان
Ensuring Resilience and Reliability
چرا تابآوری یک ویژگی کلیدی است و نه یک اقدام تکمیلی
Why Resilience Is a Feature, Not an Afterthought
دمو: تست موارد غیرقابل پیشبینی؛ آزمایشهای Chaos برای میکروسرویسهای AI
Demo: Testing the Unthinkable - Chaos Experiments for AI Microservices
دمو: اندازهگیری بازیابی؛ تلمتری و MTTR در عمل
Demo: Measuring Recovery - Telemetry and MTTR in Action
طراحی تابآور؛ الگوهای معماری برای بقای سیستم
Resilient by Design - Architecture Patterns for Survivability
نمایش نظرات