Despliega microservicios de IA resilientes con LangChain

Resumen

Deploy Resilient AI Microservices with LangChain is a hands-on course that transforms LangChain applications from local prototypes into production-grade systems. You'll decompose monolithic apps into modular services—retrievers, LLM endpoints, and post-processors—connected through gRPC interfaces for scalability and fault isolation.

You'll containerize and deploy using Docker and Kubernetes, writing production-ready Dockerfiles with health checks, managing environment variables, and automating rollouts to AWS ECR. Then implement comprehensive observability with OpenTelemetry tracing, Prometheus metrics, and Jaeger/Grafana dashboards to measure latency, throughput, and errors.

Finally, you'll master chaos engineering using Chaos Mesh or Gremlin to simulate pod failures, network delays, and resource exhaustion, calculating MTTD and MTTR to measure system resilience. This course is for developers and MLOps pros ready to scale LangChain apps using Python, APIs, and Docker for production-grade AI systems.

Learners should have basic Python or JavaScript skills, be familiar with REST APIs and Docker fundamentals, and understand general AI or LLM workflows. By the end of this course, you'll have a fully deployed, observable, fault-tolerant microservice architecture with reusable templates, deployment YAMLs, and a resilience checklist for any AI system.

Designed for developers, data engineers, and MLOps professionals ready to make AI systems not just smart, but strong.

Programa

• Construcción de Microservicios de IA con LangChain
Este módulo sienta las bases para transformar aplicaciones de LangChain en microservicios modulares y escalables. Analizarás cargas de trabajo de IA para identificar límites naturales: recuperador, modelo, post-procesador, y diseñarás interfaces gRPC para cada uno. A través de demostraciones prácticas, implementarás tu primer microservicio LangChain, probarás sus puntos de conexión localmente y visualizarás cómo fluye el tráfico entre los componentes. Al final, tendrás una comprensión clara de cómo dividir, estructurar y conectar la lógica de LangChain para el despliegue en la nube.
• Contenerización, Despliegue y Telemetría
Este módulo lleva tus microservicios LangChain del código local a un despliegue de grado de producción. Empaquetarás los componentes en imágenes de Docker, los subirás a AWS ECR y los orquestarás en Kubernetes con comprobaciones de salud y políticas de escalado. Una vez desplegado, integrarás trazos de OpenTelemetry y métricas de Prometheus para monitorear latencia, capacidad de procesamiento y fiabilidad. Al final, no solo tendrás tu servicio funcionando en la nube, sino que también será completamente observable y listo para la carga.
• Asegurando Resiliencia y Fiabilidad
Este módulo trata sobre probar cómo se comporta tu sistema cuando algo sale mal y demostrar que puede recuperarse. Introducirás fallos intencionalmente utilizando Chaos Mesh o Gremlin, simulando fallos de pods, latencia de red y pérdida de recursos. Luego, capturarás e interpretarás métricas de resiliencia como el tiempo medio para detectar (MTTD) y el tiempo medio para recuperarse (MTTR). Al final, documentarás cómo tus servicios LangChain resisten interrupciones y aprenderás a diseñar arquitecturas que fallen de manera elegante y se autocuren.

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Impartido por

Starweaver and Karlis Zars

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Materias

Artificial Intelligence