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
Înțelegerea Arhitecturii Mastra și a Conceptelor Operaționale
- Componentele de bază și rolurile lor în producție
- Modele de integrare acceptate pentru medii de întreprindere
- Considerații de securitate și guvernanță
Pregătirea Mediilor pentru Implementarea Agenților
- Configurarea mediilor de runtime containerizate
- Pregătirea clusterelor Kubernetes pentru sarcini de agenți AI
- Gestionarea secretelor, credentialelor și stocurilor de configurare
Implementarea Agenților AI Mastra
- Împachetarea agenților pentru implementare
- Utilizarea GitOps și CI/CD pentru livrare automată
- Validarea implementărilor prin teste structurate
Strategii de Scalare pentru Agenții AI în Producție
- Modele de scalare orizontală
- Autoscalare cu HPA, KEDA și declanșatori bazate pe evenimente
- Strategii de distribuție a sarcinii și gestionare a cererilor
Observabilitate, Monitorizare și Înregistrare pentru Agenții AI
- Bune practici pentru instrumentarea telemetriei
- Integrarea Prometheus, Grafana și stive de înregistrare
- Urmărirea performanței, derapajelor și anomalilor operaționale ale agenților
Optimizarea Performanței și Eficienței Resurselor
- Profilarea sarcinilor de lucru ale agenților
- Îmbunătățirea performanței inferenței și reducerea latenței
- Abordări de optimizare a costurilor pentru implementări la scară largă a agenților
Fiabilitate, Reziliență și Gestionarea Defecțiunilor
- Proiectare pentru reziliență sub sarcină
- Implementarea circuit-breaking, încercări repetate și limitare a ratei
- Planificarea recuperării în caz de dezastru pentru sisteme bazate pe agenți
Integrarea Mastra în Ecosistemele de Întreprindere
- Interfațare cu API-uri, conducte de date și magistrale de evenimente
- Alinierea implementărilor agenților cu DevSecOps-ul de întreprindere
- Adaptarea arhitecturilor la mediile de platformă existente
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea containerizării și orchestrării
- Experiență cu fluxurile de lucru CI/CD
- Familiaritate cu conceptele de implementare a modelelor AI
Publicul țintă
- Ingineri DevOps
- Dezvoltatori backend
- Ingineri de platformă responsabili de sarcini AI
21 Ore
