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 LangGraph
- Modele de topologie a graficelor: noduri, muchii, rutere, subgrafuri
- Modelarea stării: canale, transmiterea mesajelor, persistența
- Fluxuri DAG vs ciclice și compoziția ierarhică
Performanță și Optimizare
- Modele de paralelism și concurență în Python
- Cache, batching, apelarea uneltelor și streaming
- Controale de cost și strategii de bugetare a token-urilor
Inginerie de Fiabilitate
- Reîncercări, timeout-uri, backoff și întreruperi de circuit
- Idempotență și deduplicare a pașilor
- Checkpointing și recuperare folosind stocări locale sau în cloud
Depanarea Graficelor Complexe
- Execuție pas cu pas și execuții de probă
- Inspecția stării și urmărirea evenimentelor
- Reproducerea problemelor de producție cu semințe și fixture-uri
Observabilitate și Monitorizare
- Logare structurată și urmărire distribuită
- Metrici operaționale: latență, fiabilitate, utilizarea token-urilor
- Panouri de bord, alerte și urmărire SLO
Implementare și Operațiuni
- Ambalarea graficelor ca servicii și containere
- Gestionarea configurației și a secretelor
- Pipele CI/CD, rollouts și canare
Calitate, Testare și Siguranță
- Unități, scenarii și harnessuri de evaluare automatizate
- Bariere de protecție, filtrare de conținut și gestionarea PII
- Red teaming și experimente de haos pentru robustețe
Rezumat și Următorii Pași
Cerințe
- O înțelegere a limbajului Python și a programării asincrone
- Experiență în dezvoltarea aplicațiilor LLM
- Familiaritate cu conceptele de bază ale LangGraph sau LangChain
Publicul țintă
- Ingineri de platformă AI
- DevOps pentru AI
- Arhitecți ML care gestionează sisteme LangGraph de producție
35 Ore