Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Arhitectura Avansată a LangGraph
- Pătrunele topologice ale grafurilor: noduri, muchii, rute, subgrafuri
- Modelarea stării: canale, transmiterea mesajelor, persistența
- Fluxuri DAG vs ciclice și compoziție ierarhică
Performanță și Optimizare
- Patrune de paralelism și concurență în Python
- Caching, batch-uri, apeluri de unelte și streaming
- Controlul costurilor și strategii de bugetare a tokenelor
Ingineria Fiabilității
- Retry-uri, timeout-uri, backoff și circuit breaking
- Idempotențialitate și deduplicarea pașilor
- Checkpointing și recuperare folosind depozite locale sau cloud
Depanarea Grafurilor Complexe
- Execuție pas cu pas și rulări de testare
- Inspeția stării și urmărirea evenimentelor
- Reproducerea problemelor de producție folosind seed-uri și fixture-uri
Observabilitate și Monitorizare
- Jurnale structurate și urmări distribuite
- Metrici operaționale: latenta, fiabilitatea, utilizarea tokenelor
- Tabele de bord, alerte și urmărirea SLO-urilor
Implementare și Operații
- Pachetarea grafurilor ca servicii și container-e
- Gestionarea configurării și manipularea secretelor
- Pipelinuri CI/CD, implementări și canare
Calitate, Testare și Siguranță
- Harness-uri de test unitar, scenariu și automate
- Guardrails, filtrarea conținutului și gestionarea PII
- Testare de echipe roșii și experimente de haos pentru robustness
Schimbări și următoarele pași
Cerințe
- O înțelegere a limbajului Python și programarea asincronă
- Experiență cu dezvoltarea aplicațiilor LLM
- Familiaritate cu conceptele de bază ale LangGraph sau LangChain
Audiență
- Ingineri de platforme AI
- DevOps pentru AI
- Arhitecți ML care gestionează sisteme LangGraph de producție
35 ore