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Deploy Resilient AI Microservices with LangChain

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Deploy Resilient AI Microservices with LangChain

Starweaver
Karlis Zars

Dozenten: Starweaver

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Analyze AI workloads to define logical microservice boundaries and implement modular LangChain components communicating via gRPC.

  • Apply containerization and orchestration using Docker, ECR, K8s to deploy, scale, and monitor LangChain services with health checks and telemetry.

  • Evaluate and strengthen resilience by implementing OpenTelemetry tracing, Prometheus metrics, and chaos testing to measure and improve recovery.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: Docker (Software)
  • Kategorie: Kubernetes
  • Kategorie: System Monitoring
  • Kategorie: API Design
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Performance Testing
  • Kategorie: Containerization
  • Kategorie: Microservices
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Grafana
  • Kategorie: Cloud Deployment
  • Kategorie: Application Deployment
  • Kategorie: Prometheus (Software)
  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: LangChain

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Dezember 2025

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1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Build Next-Gen LLM Apps with LangChain & LangGraph
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

This module lays the groundwork for transforming LangChain applications into modular, scalable microservices. You’ll analyze AI workloads to identify natural boundaries-retriever, model, post-processor-and design gRPC interfaces for each. Through hands-on demos, you’ll implement your first LangChain microservice, test its endpoints locally, and visualize how traffic flows between components. By the end, you’ll have a clear understanding of how to split, structure, and connect LangChain logic for cloud deployment.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren1 peer review

This module takes your LangChain microservices from local code to production-grade deployment. You’ll package components into Docker images, push them to AWS ECR, and orchestrate them in Kubernetes with health checks and scaling policies. Once deployed, you’ll integrate OpenTelemetry tracing and Prometheus metrics to monitor latency, throughput, and reliability. By the end, you’ll not only have your service running in the cloud-but also fully observable and ready for load.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 peer review

This module is all about testing how your system behaves when things go wrong-and proving it can recover. You’ll introduce failure intentionally using Chaos Mesh or Gremlin, simulating pod crashes, network latency, and resource loss. Then, you’ll capture and interpret resilience metrics such as mean time to detect (MTTD) and mean time to recover (MTTR). By the end, you’ll document how your LangChain services withstand disruptions and learn to design architectures that fail gracefully and self-heal.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 peer reviews

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