Schița de curs

Arhitectura Avansată LangGraph

  • Piele de topologie a grafurilor: noduri, muchii, routeri, subgrafuri
  • Modelare a stării: canale, transmitere de mesaje, persistență
  • DAG vs. fluxuri ciclice și compoziție hierarhică

Performanță și Optimizare

  • Piele de paralelism și concurență în Python
  • Sisteme de caching, batching, apeluri la instrumente, și streaming
  • Controlul costurilor și strategii de bugetare a token-urilor

Ingineria Fiabilității

  • Reîncercări, timeout-uri, backoff, și împărțire ciclu
  • Idempotentie și deduplicare a pașilor
  • Puncte de control și recuperare folosind stocuri locale sau la cerere

Depanarea Grafurilor Complexe

  • Execuția pas cu pas și rulări secundare (dry runs)
  • Inspecție a stării și urmărire evenimentelor
  • Reproducerea problemelor de producție folosind semințe și fișiere fixture

Observabilitate și Monitorizare

  • Jurnalizare structurată și urmărire distribuită (distributed tracing)
  • Metrici operaționale: întârziere, fiabilitate, utilizarea token-urilor
  • Panouri de instrumente, alerte și monitorizare SLO

Deploy și Operațiuni

  • Îngustare grafurilor ca servicii și contorneri
  • Gestionarea configurației și manipularea secretelor (secrets)
  • Pipeline-uri CI/CD, lansări și canarii

Calitate, Testare și Siguranță

  • Harnesi pentru teste unitare, scenariu și evaluare automatizată (eval)
  • Barieri de siguranță, filtrare a conținutului, și manipularea informațiilor personale (PII)
  • Echipe roșii și experimente caos pentru robusteză

Synopsis și Pași Următori

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

  • Inginerii platformei AI
  • DevOps pentru AI
  • Arhitecții ML care gestionează sistemele de producție LangGraph
 35 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite