Schița de curs

Arhitectura Avansată LangGraph

  • Modele de topologie a graficelor: noduri, muchii, rutere, subgrafuri
  • Modelarea stării: canale, transmitere de mesaje, persistență
  • Fluxuri DAG vs ciclice și compoziție ierarhică

Performanță și Optimizare

  • Modele de paralelism și concurență în Python
  • Cache, batch-uri, apeluri de instrumente și streaming
  • Controale de cost și strategii de bugetare a token-urilor

Ingineria Fiabilității

  • Încercări repetate, timeout-uri, backoff și întreruperi de circuit
  • Idempotență și deduplicare a pașilor
  • Checkpointing și recuperare folosind stocare locală sau în cloud

Depanarea Graficelor Complexe

  • Execuție pas cu pas și rulări practice
  • Inspectarea 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, utilizare de token-uri
  • Panouri de control, alerte și urmărire SLO

Implementare și Operațiuni

  • Ambalarea graficelor ca servicii și containere
  • Gestionarea configurațiilor și a secretelor
  • Pipeline-uri CI/CD, lansări și canare

Calitate, Testare și Siguranță

  • Teste unitare, de scenariu și automate
  • Bariere de protecție, filtrare de conținut și gestionare PII
  • Red teaming și experimente de haos pentru robustețe

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea limbajului Python și a programării asincrone
  • Experiență în dezvoltarea de aplicații 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

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite