Visão Geral

O Curso Deploy e Produção com LangChain, é focado em ensinar aos alunos como preparar, implementar e manter aplicações baseadas em LangChain em ambientes de produção. Através de uma combinação de teoria e prática, os participantes irão explorar as melhores práticas para escalabilidade, segurança, monitoramento e otimização de modelos de linguagem e pipelines de NLP utilizando LangChain.

Objetivo

Após realizar este Curso Deploy e Produção com LangChain, você será capaz de:

• Preparar o ambiente de produção para executar aplicações baseadas em LangChain.
• Implementar pipelines de NLP em larga escala.
• Monitorar, otimizar e gerenciar a segurança em aplicações LangChain no ambiente de produção.
• Utilizar CI/CD para automação e controle de versões de suas aplicações LangChain.
• Realizar deploy em diferentes plataformas de nuvem (AWS, Google Cloud, Azure).

Publico Alvo

• Desenvolvedores de IA e NLP que desejam levar suas soluções para ambientes de produção.
• Engenheiros de software interessados em otimizar a implementação de LLMs.
• Arquitetos de sistemas que trabalham com soluções baseadas em inteligência artificial.
• Profissionais de DevOps envolvidos em pipelines de IA e automação.

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário em Python.
• Familiaridade com LangChain e modelos de linguagem como GPT-3.
• Experiência básica com infraestruturas de deploy e ferramentas de cloud (AWS, Google Cloud, etc.).

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to LangChain Deployment

1. Overview of LangChain architecture for production environments.
2. Key considerations for deploying AI applications with LangChain.
3. Case studies of LangChain in real-world production settings.

Setting Up the Production Environment

1. Best practices for configuring servers and infrastructure.
2. Choosing the right cloud provider: AWS, Google Cloud, or Azure.
3. Setting up Docker for LangChain containerization.

Optimizing LangChain Models for Production

1. Fine-tuning and optimizing LLMs for production use.
2. Managing model versions and updates.
3. Reducing latency in high-demand applications.

Deploying LangChain Applications on Cloud Platforms

1. Deploying LangChain pipelines on AWS.
2. Google Cloud deployment strategies for LangChain.
3. Using serverless functions to scale LangChain applications.

Monitoring and Logging in LangChain Applications

1. Setting up monitoring for LangChain processes.
2. Tracking performance metrics and bottlenecks.
3. Best practices for logging in a production environment.

Ensuring Scalability and Reliability

1. Scaling LangChain applications to handle large volumes of data.
2. Load balancing and distribution strategies.
3. High-availability setups for LangChain applications.

Security and Compliance in Production

1. Implementing security measures in LangChain deployments.
2. Managing sensitive data in NLP pipelines.
3. Compliance with data protection regulations (GDPR, HIPAA, etc.).

CI/CD Pipelines for LangChain

1. Integrating LangChain into continuous integration/continuous deployment (CI/CD) workflows.
2. Automating testing and validation of LangChain models.
3. Version control and rollback strategies for production environments.

Handling Data Sources and API Integrations in Production

1. Integrating with external APIs and data sources in a production setting.
2. Best practices for maintaining connections and data pipelines.
3. Real-time data handling and processing.

Case Study: Full-Scale Deployment of a LangChain Application

1. Planning and designing a full deployment from scratch.
2. Troubleshooting common issues in production environments.
3. Post-deployment maintenance and scaling considerations.