【Udemy中英字幕】GenAI Application Architecture: Scalable & Secure AI Design

GenAI 应用程序架构：可扩展且安全的 AI 设计

使用 AWS、MLOps、监控和云原生架构构建可扩展、安全且高效的 GenAI 应用程序

讲师：Paulo Dichone | Software Engineer

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您将学到什么

• 设计可扩展的 GenAI 应用程序：学习使用 LGPL 架构设计和构建可扩展的 GenAI 应用程序，重点关注层、门、管道
• 实现弹性和错误处理：了解如何结合错误处理、监控、日志记录和灾难恢复来创建弹性 GenAI 应用程序
• 确保安全性和成本效率：利用 AWS 安全服务、容器化开发安全且经济高效的 GenAI 解决方案
• 使用 MLOps 和 CI/CD 实现自动化和优化：学习实施 MLOps、CI/CD 和可解释 AI (XAI)，以简化部署和面向未来的 GenAI 应用

探索相关主题

• 生成式人工智能 (GenAI)
• 其他 IT 和软件
• 信息技术与软件

要求

• 人工智能和机器学习的基础知识：了解人工智能和机器学习的基本概念。
• 熟悉 AWS：建议具有使用 Lambda、S3 和 DynamoDB 等 AWS 服务的经验。
• 编程技能：中级 Python 知识必不可少。
• 对软件架构的基本了解：熟悉软件架构原则，例如可扩展性、负载平衡和错误处理。

描述

掌握设计和构建可扩展、安全且经济高效的生成式人工智能 (GenAI) 应用程序的基本技术和最佳实践。

在本课程中，您将探索LGPL 架构（层、门、管道和循环）的原理以及它们如何应用于使用 AWS 等现代云服务构建 GenAI 系统。

我们将介绍负载平衡、容器化、错误 处理、监控、日志记录和灾难 恢复等关键主题。本课程非常适合那些希望了解 GenAI 架构、确保应用程序具有弹性、安全性和效率的人。

您将学到的内容：

• 使用 LGPL 模型构建可扩展且安全的 GenAI 应用程序。
• 了解容器化、负载平衡和灾难恢复等核心概念。
• 了解 GenAI 系统中监控、记录和错误处理的最佳实践。
• 探索 MLOps、CI/CD 和安全策略，以适应未来的 AI 应用。

本课程重点介绍构建强大的 GenAI 系统背后的架构和原理，提供设计有效的 AI 解决方案所需的知识。

立即注册，将您的 GenAI 应用程序架构技能提升到更高水平。掌握 GenAI 应用程序架构 – 构建安全、高效、可扩展的 GenAI 应用程序的核心最佳实践和技术。

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课程里见！

本课程适合哪些人：

• AI 开发人员和工程师：那些希望构建可扩展、安全且经济高效的 GenAI 应用程序的人。
• 云架构师：与 AWS 合作并希望使用最佳实践实施 GenAI 架构的专业人士。
• 机器学习爱好者：对机器学习和编程有基础了解并希望扩展到 GenAI 开发的个人。
• 软件工程师：寻求将 AI 集成到云原生应用程序并实施 MLOps 管道的工程师