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LLM em Produção na Azure com LangChain4j e Java

Colocar uma LLM em produção na Azure com LangChain4j e Java é o passo definitivo para criar IA corporativa escalável.

Evite quedas no seu sistema implementando uma arquitetura de alta disponibilidade multicloud com AWS, Google Cloud e Spring Boot.

Configurar um pipeline de CI/CD para Java no AWS ECS é o caminho ideal para automatizar deploys de microsserviços.

Aprenda a integrar modelos de machine learning com Python em APIs de alta performance desenvolvidas com Spring Boot.

Aprenda a integrar IA ao ecossistema Java usando LangChain4j e Spring Boot para criar agentes de suporte autônomos.

Garantir a segurança de APIs Spring Boot é vital ao integrar LLMs para evitar ataques de injeção de prompt e vazamento de dados.

Aprenda a configurar o Spring Boot Actuator com Prometheus no Kubernetes na AWS para monitorar seus microsserviços Java.

Aprenda a rodar um LLM local com Ollama e Java no seu PC para criar aplicações de inteligência artificial offline.

Aprenda a integrar Spring AI e Kubeflow para criar e orquestrar pipelines de Machine Learning no Kubernetes.

Garantir a conformidade com a LGPD em LLM com Java é o novo desafio de segurança para desenvolvedores em produção.

Descubra como aplicar IA em Java para processar arquivos GPX e FIT de corrida usando a biblioteca LangChain4j.

Aprenda a usar Java Virtual Threads para otimizar chamadas da API do Claude em suas aplicações Spring Boot.

Aprenda a criar um bot de discord com ia integrado ao ChatGPT e hospedado gratuitamente na nuvem da Azure Cloud.

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