Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Zásady agentic systémů v produkci
- Agentic architektury: smyčky, nástroje, paměť a vrstvy orchestrace
- Životní cyklus agentů: vývoj, nasazení a kontinuální provoz
- Výzvy správy agentů v produkční škále
Infrastruktura a modely nasazování
- Nasazování agentů v kontejnerizovaných a cloudových prostředích
- Vzorcy škálování: horizontální vs. vertikální škálování, konkurence a throttling
- Orchestrace více agentů a vyvážení workloadů
Monitorování a pozorovatelnost
- Klíčové metriky: latence, úspěšnost, využití paměti a hloubka volání agentů
- Sledování aktivity agentů a grafů volání
- Instrumentace pozorovatelnosti pomocí Prometheus, OpenTelemetry a Grafana
Logování, audit a souladnost (compliance)
- Centralizované logování a strukturovaná sběr událostí
- Compliance a auditovatelnost v agentic workflowech
- Navrhování auditních stop a mechanismů přehrávání pro ladění
Optimalizace výkonu a zdrojů
- Snížení inferenčního overheadu a optimalizace cyklů orchestrace agentů
- Mezipaměť modelů a lehké embeddingy pro rychlejší vyhledávání
- Load testy a stresové scenáře pro AI pipeline
Řízení nákladů a governance
- Pochopení faktorů nákladů agentů: API volání, paměť, výpočet a externí integrace
- Sledování nákladů na úrovni agentů a implementace modelů chargeback
- Automatizované politiky pro prevenci agent sprawl a spotřeby nevyužitých zdrojů
CI/CD a strategie rolloutu pro agenty
- Integrace agentic pipeline do CI/CD systémů
- Testování, verzování a strategie rollbacku pro iterativní aktualizace agentů
- Postupné rollouty a bezpečné mechanismy nasazování
Obnova při selhání a spolehlivé inženýrství
- Navrhování pro fault tolerance a graceful degradation
- Vzorcy retry, timeout a circuit breaker pro spolehlivost agentů
- Odpověď na incidenty a post-mortem frameworky pro AI operace
Capstone projekt
- Výstavba a nasazení agentic AI systému s plným monitorováním a sledováním nákladů
- Simulace zátěže, měření výkonu a optimalizace využití zdrojů
- Představení finální architektury a monitorovacího dashboardu kolegům
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Silné pochopení MLOps a produkčních machine learning systémů
- Zkušenosti s kontejnerizovaným nasazováním (Docker/Kubernetes)
- Poznanství s nástroji optimalizace cloudových nákladů a pozorovatelnosti
Cílové publikum
- MLOps inženýři
- Site Reliability Engineers (SRE)
- Inženýrští manažeři dohlížející na AI infrastrukturu
21 Hodiny
Reference (3)
Intruktor je trpělivý a velmi nápomocný. Dobře zná danou problematiku.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Kurz - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Přeloženo strojem
Dobrý zmatek znalostí a praxe
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurz - Agentic AI for Enterprise Applications
Přeloženo strojem
Míchání teorie a praxe a pohledů z vysokého i nízkého úrovní
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurz - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Přeloženo strojem
