In this course, we focus on the DevOps practices of building, deploying, and managing applications enhanced with generative AI features. You’ll learn how to implement Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD) pipelines, explore strategies for reliable automation, and improve monitoring and observability for your applications. The course emphasizes practical skills to streamline releases, reduce potential errors, and maintain high-quality, scalable systems in dynamic cloud environments.
DevOps and AI on AWS: CI/CD for Generative AI Applications
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DevOps and AI on AWS: CI/CD for Generative AI Applications
Ce cours fait partie de Spécialisation DevOps and AI on AWS
Instructeurs : Morgan Willis
Inclus avec 
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12 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Implement DevOps practices including automated builds, testing, and continuous integration pipelines.
Design and execute automatic deployments using Amazon CodeDeploy in a CI/CD pipeline.
Demonstrate how DevOps and AIOps practices improve continuous releases, time to market, and reduce human error in app development and operations.
Apply AI-enhanced monitoring and observability techniques using Amazon CloudWatch Anomaly Detection and AWS X-Ray Insights.
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
mars 2025
Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 3 modules dans ce cours
This module introduces the fundamentals of DevOps and its role in modern software development. It covers key principles such as Continuous Integration (CI), Infrastructure as Code (IaC), and automation, providing a foundation for managing infrastructure efficiently. You will explore how DevOps integrates with generative AI workflows, addressing unique challenges like AI model testing and deployment.
Inclus
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This module focuses on deployment strategies and automation in a DevOps pipeline. Learners gain hands-on insights into AWS CodeDeploy, AWS CloudFormation, and AWS CDK, understanding how to automate infrastructure provisioning and application releases. The module also explores best practices for reducing downtime, troubleshooting deployments, and ensuring smooth model rollouts in generative AI applications.
Inclus
12 vidéos4 lectures1 devoir1 élément d'application1 sujet de discussion
This module explores the importance of monitoring, observability, and operational management in DevOps workflows. Learners discover how to use Amazon CloudWatch, AWS CloudTrail, AWS X-Ray, and AWS Systems Manager to track application performance, detect issues, and ensure infrastructure stability. Special focus is given to observability in generative AI applications, highlighting metrics, logging, and automated response strategies to maintain system reliability.
Inclus
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