Intrati in legatura

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

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite