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
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