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

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite