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.
Durata 35 ore
Schița de curs
Arhitectură LangGraph avansată
- Modele de topologie a grafurilor: nodes, edges, routers, subgraphs
- Modelarea stării: channels, message passing, persistence
- Fluxuri DAG vs. ciclice și compoziție ierarhică
Performanță și optimizare
- Modele de paralelism și concurență în Python
- Caching, batching, tool calling și streaming
- Strategii de control al costurilor și de bugetare a token-urilor
Ingineria fiabilității
- Retries, timeouts, backoff și circuit breaking
- Idempotency și deduplicarea pașilor
- Checkpointing și recuperare folosind stocare locală sau în cloud
Depanarea grafurilor complexe
- Execuție pas cu pas și dry runs
- Inspectarea stării și event tracing
- Reproducerea problemelor din production cu seeds și fixtures
Observabilitate și monitorizare
- Logging structurat și distributed tracing
- Metrici operaționale: latency, reliability, token usage
- Dashboards, alerte și urmărirea SLO-urilor
Deployment și operațiuni
- Împachetarea grafurilor ca servicii și containere
- Managementul configurației și gestionarea secretelor
- Pipeline-uri CI/CD, rollouts și canaries
Calitate, testare și siguranță
- Unit testing, scenarii și automated eval harnesses
- Guardrails, filtrarea conținutului și gestionarea datelor PII
- Red teaming și experimente de tip chaos pentru robustețe
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea limbajului Python și a programării asincrone
- Experiență în dezvoltarea de aplicații LLM
- Familiaritate cu conceptele de bază LangGraph sau LangChain
Public țintă
- Ingineri de platforme AI
- DevOps pentru AI
- Arhitecți ML care gestionează sisteme LangGraph în production
