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, 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