Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengantar Layanan Cloud dan LangChain

  • Gambaran umum mengenai platform cloud (AWS, Azure, Google Cloud)
  • Arsitektur LangChain serta peluang integrasinya
  • Keuntungan menggunakan agen percakapan berbasis cloud

Mengatur Konfigurasi LangChain di Lingkungan Cloud

  • Pemasangan dan pengaturan awal LangChain untuk lingkungan cloud
  • Mengintegrasikan LangChain dengan SDK serta API cloud
  • Menyebarkan aplikasi LangChain ke AWS Lambda, Azure Functions, dan Google Cloud Functions.

Pemanfaatan Layanan Cloud Bersama LangChain

  • Mengintegrasikan layanan AI serta ML berbasis cloud dengan LangChain
  • Menghubungkan LangChain dengan sistem penyimpanan data cloud (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
  • Pemanfaatan basis data cloud untuk menyimpan memori percakapan serta data lainnya.

Penskalaan dan Pengelolaan Aplikasi LangChain

  • Mengatur penskalaan aplikasi LangChain dengan alat orkestrasi cloud
  • Menerapkan fitur auto-scaling dalam situasi beban kerja tinggi
  • Mengelola beberapa instansi aplikasi LangChain di lingkungan cloud.

Keamanan dan Kepatuhan pada Implementasi Cloud

  • Praktik terbaik dalam menjaga keamanan LangChain di lingkungan cloud
  • Enkripsi data serta komunikasi API yang aman
  • Kepatuhan terhadap regulasi privasi data seperti GDPR dan HIPAA.

Pemantauan serta Pencatatan Aktivitas LangChain di Cloud

  • Menerapkan alat pemantauan berbasis cloud untuk LangChain
  • Melacak metrik kinerja serta aktivitas percakapan pengguna
  • Mengatur sistem peringatan serta pencatatan aktivitas aplikasi LangChain.

Skenario Integrasi Cloud Tingkat Lanjut

  • Mengintegrasikan LangChain dengan layanan pemrosesan bahasa alami di cloud
  • Pemanfaatan LangChain dalam arsitektur serverless
  • Membangun solusi berbasis AI yang responsif secara real-time memakai perangkat lingkungan native cloud.

Tren Masa Depan Integrasi Cloud dan AI

  • Teknologi cloud baru dalam pengembangan kecerdasan buatan
  • Peranan LangChain pada sistem hybrid cloud maupun multi-cloud
  • Otomatisasi berbasis AI serta optimalisasi pemanfaatan sumber daya cloud.

Penutup dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman mendalam mengenai layanan dan arsitektur cloud
  • Pengalaman dalam melakukan integrasi API
  • Familiaritas dengan pemrograman Python

Target Peserta

  • Insinyur Data
  • Profesional DevOps
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait