Déployer des microservices IA résilients avec LangChain

Aperçu

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.

Programme

• Création de microservices d'IA avec LangChain
Ce module pose les bases pour transformer les applications LangChain en microservices modulaires et évolutifs. Vous analyserez les charges de travail de l'IA pour identifier les limites naturelles - récupérateur, modèle, post-processeur - et concevrez des interfaces gRPC pour chacune d'elles. À travers des démonstrations pratiques, vous mettrez en œuvre votre premier microservice LangChain, testerez ses points de terminaison localement et visualiserez comment le trafic circule entre les composants. À la fin, vous aurez une compréhension claire de la façon de diviser, structurer et connecter la logique LangChain pour le déploiement dans le cloud.
• Conteneurisation, déploiement et télémétrie
Ce module fait passer vos microservices LangChain du code local à un déploiement de qualité production. Vous emballerez les composants en images Docker, les publierez dans AWS ECR et les orchestrerez dans Kubernetes avec des vérifications de santé et des politiques de mise à l'échelle. Une fois déployés, vous intégrerez le traçage OpenTelemetry et les métriques Prometheus pour surveiller la latence, le débit et la fiabilité. À la fin, vous aurez non seulement votre service fonctionnant dans le cloud, mais aussi entièrement observable et prêt pour la charge.
• Assurer la résilience et la fiabilité
Ce module se concentre sur le test du comportement de votre système lorsque les choses tournent mal - et prouver qu'il peut se rétablir. Vous introduirez volontairement des défaillances en utilisant Chaos Mesh ou Gremlin, simulant des plantages de pods, une latence réseau et une perte de ressources. Ensuite, vous capturerez et interpréterez des métriques de résilience telles que le temps moyen de détection (MTTD) et le temps moyen de récupération (MTTR). À la fin, vous documenterez comment vos services LangChain résistent aux perturbations et apprendrez à concevoir des architectures qui échouent avec élégance et se rétablissent automatiquement.

Enseigné par

Starweaver and Karlis Zars

Matières

Artificial Intelligence