„Deploy Resilient AI Microservices with LangChain“ ist ein praxisorientierter Kurs, in dem LangChain-Anwendungen von lokalen Prototypen in produktionsreife Systeme umgewandelt werden. Sie zerlegen monolithische Anwendungen in modulare Dienste – Retriever, LLM-Endpunkte und Post-Prozessoren –, die über gRPC-Schnittstellen verbunden sind, um Skalierbarkeit und Fehlerisolierung zu gewährleisten. Sie führen die Containerisierung und Bereitstellung mit Docker und Kubernetes durch, erstellen produktionsreife Dockerfiles mit Zustandsprüfungen, verwalten Umgebungsvariablen und automatisieren Rollouts in AWS ECR. Anschließend implementieren Sie umfassende Observability mit OpenTelemetry-Tracing, Prometheus-Metriken und Jaeger/Grafana-Dashboards, um Latenz, Durchsatz und Fehler zu messen. Schließlich meistern Sie Chaos-Engineering mithilfe von Chaos Mesh oder Gremlin, um Pod-Ausfälle, Netzwerkverzögerungen und Ressourcenerschöpfung zu simulieren, und berechnen MTTD und MTTR, um die Systemresilienz zu messen.

Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und MLOps-Experten, die bereit sind, LangChain-Anwendungen mithilfe von Python, APIs und Docker für produktionsreife KI-Systeme zu skalieren. Die Teilnehmer sollten über grundlegende Kenntnisse in Python oder JavaScript verfügen, mit REST-APIs und den Grundlagen von Docker vertraut sein und allgemeine KI- oder LLM-Workflows verstehen. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über eine vollständig bereitgestellte, beobachtbare und fehlertolerante Microservice-Architektur mit wiederverwendbaren Vorlagen, YAML-Dateien für die Bereitstellung und einer Checkliste zur Ausfallsicherheit für jedes KI-System. Konzipiert für Entwickler, Data Engineers und MLOps-Experten, die bereit sind, KI-Systeme nicht nur intelligent, sondern auch robust zu gestalten.