Architettura a Microservizi per Applicazioni AI e LLM

La distribuzione dell'intelligenza artificiale e dei Large Language Models (LLM) in produzione richiede più che la semplice scrittura di un prompt; richiede un'architettura scalabile e resiliente. Questo corso basato su testo ti guida nel passaggio da script monolitici a microservizi modulari e pronti per la produzione, specificamente pensati per l'AI. Leggendo le guide concettuali e studiando gli esempi di codice pratici, capirai come strutturare, containerizzare e connettere i servizi AI. Acquisirai la fiducia necessaria per progettare sistemi in grado di gestire carichi di lavoro AI pesanti, gestire i limiti di frequenza delle API e scalare senza problemi sotto carico. Cosa imparerai: Comprendere i principi fondamentali dell'architettura a microservizi e come si applicano ai carichi di lavoro AI; Progettare endpoint API robusti utilizzando moderni framework Python per servire modelli di machine learning e LLM; Implementare la containerizzazione di base per impacchettare i tuoi servizi AI per una distribuzione coerente; Configurare pattern di comunicazione asincrona per gestire attività di inferenza AI a lunga esecuzione; Applicare strategie di rate limiting, caching e gestione degli errori per gestire i costi e i tempi di inattività delle API AI esterne; Integrare ricerche in database vettoriali e pattern di generazione aumentata dal recupero (RAG) in un flusso di lavoro a microservizi. Il corso inizia con la terminologia fondamentale, confrontando il design monolitico con i microservizi, prima di passare a walkthrough scritti passo-passo sulla containerizzazione, la progettazione di API e le code di messaggi asincrone. Progredirai dai concetti di base alla lettura e all'analisi di pattern architetturali di livello produttivo. Questo corso è progettato per sviluppatori software, data scientist e principianti tecnici che desiderano trasformare i loro prototipi AI in sistemi scalabili. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con microservizi o containerizzazione, anche se una conoscenza di base di Python è utile. Inizia a leggere oggi per costruire architetture resilienti e pronte per la produzione per le tue applicazioni AI.