Návrh Školení

Pokročilá architektura LangGraph

  • Struktury topologie grafu: uzly, hrany, routery, podsousy
  • Modelování stavů: kanály, přenos zpráv, trvalost
  • DAG vs. cyklické toky a hierarchická složení

Výkon a optimalizace

  • Paralelismus a konkurz v jazyce Python
  • Caching, batching, volání nástrojů a streamování
  • Kontrola nákladů a strategie rozpočtového plánování tokenů

Inženýrství spolehlivosti

  • Překlady, časové limity, zpětná vazba a obchody s okruhy
  • Idempotentnost a deduplikace kroků
  • Záložní body a obnovení pomocí místních nebo cloudových úložišť

Ladení komplexních grafů

  • Početný běh a testy bez návratu
  • Inspekce stavu a sledování událostí
  • Vytvoření produkčních problémů s semeny a fixturemi

Přehlednost a monitorování

  • Strukturované logování a distribuované trasování
  • Operativní metriky: zpoždění, spolehlivost, použití tokenů
  • Přehledy, výstrahy a sledování SLO

Nasazení a operace

  • Zabalování grafů jako služeb a kontejnerů
  • Správa konfigurací a správa tajemství
  • Potoky CI/CD, výkroje a canary nasazení

Kvalita, testování a bezpečnost

  • Jednotkové, scénářové a automatické vyhodnocovací nástroje
  • Zabezpečení, filtrování obsahu a zpracování PII
  • Červený tým a chaos experimenty pro robustnost

Souhrn a další kroky

Požadavky

  • Počení s Pythonem a asynchronním programováním
  • Zkušenosti s vývojem aplikací LLM
  • Znalost základních konceptů LangGraph nebo LangChain

Cílová skupina

  • Inženýři AI platform
  • DevOps pro AI
  • Architekti ML, kteří spravují produkční systémy LangGraph
 35 hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie