Déployer des microservices IA résilients avec LangChain est un cours pratique qui transforme les applications LangChain de prototypes locaux en systèmes de niveau production. Vous décomposerez les applications monolithiques en services modulaires - récupérateurs, points d'extrémité LLM et post-processeurs - connectés par des interfaces gRPC pour l'évolutivité et l'isolation des pannes. Vous allez conteneuriser et déployer à l'aide de Docker et Kubernetes, en écrivant des Dockerfiles prêts pour la production avec des contrôles de santé, en gérant des variables d'environnement et en automatisant les déploiements vers AWS ECR. Ensuite, vous mettrez en œuvre une observabilité complète avec le traçage OpenTelemetry, les métriques Prometheus et les tableaux de bord Jaeger/Grafana pour mesurer la latence, le débit et les erreurs. Enfin, vous maîtriserez l'ingénierie du chaos en utilisant Chaos Mesh ou Gremlin pour simuler des défaillances de pods, des retards de réseau et l'épuisement des ressources, en calculant MTTD et MTTR pour mesurer la résilience du système. Ce cours s'adresse aux développeurs et aux professionnels MLOps prêts à mettre à l'échelle les applications LangChain en utilisant Python, les API et Docker pour les systèmes IA de niveau production.

Les apprenants doivent avoir des compétences de base en Python ou JavaScript, être familiers avec les API REST et les principes fondamentaux de Docker, et comprendre les flux de travail généraux de l'IA ou du LLM. À la fin de ce cours, vous aurez une architecture de microservice entièrement déployée, observable et tolérante aux pannes avec des modèles réutilisables, des YAML de déploiement et une liste de contrôle de la résilience pour n'importe quel système d'IA. Design de données pour les développeurs, les ingénieurs de données et les professionnels MLOps prêts à rendre les systèmes IA non seulement intelligents, mais forts.