Orchestrazione dei flussi di lavoro GenAI con Apache Airflow

Spostare un prototipo di IA generativo da uno script manuale a una pipeline affidabile e automatizzata è un ostacolo importante nello sviluppo di IA moderno.Questo corso ti insegna come colmare il divario tra la modellazione AI e l'ingegneria robusta. Iniziando con i concetti fondamentali dell'orchestrazione del flusso di lavoro e i fondamenti di Apache Airflow, costruirai una solida base nella pianificazione delle attività, nella gestione delle dipendenze e nella progettazione delle pipeline. Esplorerai quindi come integrare i moderni componenti AI, tra cui le chiamate API a modelli di linguaggio di grandi dimensioni, i processi di generazione aumentata del recupero (RAG) e gli aggiornamenti del database vettoriale. Cosa imparerai: Comprendere i principi fondamentali dell'orchestrazione del flusso di lavoro e dei grafici aciclici diretti (DAG); Configurare ambienti Apache Airflow e scrivere codice pipeline pulito e manutenibile; Integrare API AI generative e gestire limiti di velocità API e riprove all'interno dei flussi di lavoro; Automatizza la preparazione dei dati e il database vettoriale Implementare la gestione, la registrazione e il monitoraggio degli errori per garantire un'elevata affidabilità della pipeline. Applicare le best practice moderne per testare e distribuire i flussi di lavoro in modo sicuro. Questa guida basata su testo inizia con la terminologia essenziale e i concetti strutturali prima di guidare l'utente attraverso scenari di flusso di lavoro pratici e strutturati. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, ingegneri di dati e appassionati di IA che desiderano automatizzare le loro applicazioni AI; non è richiesta alcuna esperienza precedente con Apache Airflow.Inizia oggi stesso a creare pipeline automatizzate e affidabili per le tue applicazioni di IA generativa.