Cursuri de pregatire LLMs and Agents in DevOps Workflows

AutoGen este un cadru open-source din partea Microsoft pentru construirea de aplicații multi-agent care folosesc LLM-uri, instrumente, memorie și interacțiuni cu utilizatori.

Această formare guiată de instrucțuator (online sau în local) se adresează dezvoltatorilor și arhitecților avansați care doresc să proiecteze și să deployeze agenți profond personalizați folosind API-urile bazate pe Python din AutoGen, capacitatea de apelare a funcțiilor, și șiruri modulare de instrumente.

La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Să dezvolte agenți personalizați cu logică specifică rolului și rutarea instrumentelor.
• Să construiască fluxuri de lucru dinamice folosind apelări avansate ale funcțiilor și schimbări de context.
• Să implementeze module de memorie și cadre de planificare în echipa agenților.
• Să gestioneze stările de eroare multi-agent și mecanismele adaptive de reîncercare.

Format al Cursului

• Lecțiuni interactive și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Punerea în aplicare cu mână liberă într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza aceasta.

Acest training în direct de către instrucțurator (online sau presencial) la nivel intermediar până avansat este destinat profesionistilor care doresc să integreze Read AI cu platforme precum Slack, sisteme CRM și Notion pentru a automate fluxurile de lucru și a îmbunătăți eficiența echipei.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să conecteze Read AI cu Slack, Salesforce, Notion și instrumente similare.
• Să automate distribuția rezumatelor de întâlniri și punctelor de acțiune pe diverse platforme.
• Să sincronizeze datele din Read AI cu sistemele CRM și panourile de sarcini.
• Să rezolve problemele de integrare și să optimizeze configurațiile pentru nevoile echipei.

AIOps (Inteligența Artificială pentru Operațiuni IT) este utilizată din ce în ce mai mult pentru a prezice incidentele înainte ca acestea să apară și pentru a automatiza analiza cauzelor fundamentale (RCA), minimizând timpul de inactivitate și accelerând rezolvarea problemelor.

Acest curs interactiv, live (online sau la sediu) se adresă profesionalilor avansați IT care doresc să implementeze analitica predictivă, să automateze remediala și să deseneze fluxuri de lucru inteligente RCA folosind instrumentele AIOps și modelele de învățare mașină.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască și antreneze modele ML pentru a detecta modele care duce la eșecuri ale sistemelor.
• Să automateze fluxurile de lucru RCA bazate pe corelația surselor multiple log și metrici.
• Să integreze procesele de alertare și remedială în platformele existente.
• Să implementeze și să scaloneze pipeline-uri inteligente AIOps în medii de producție.

Format al Cursului

• Lecția interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementarea directă într-un mediu de laborator live.

Opțiuni pentru Personalizarea Cursului

• Pentru a cere un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

AIOps (Inteligența Artificială pentru Operațiuni IT) este o practică care aplică învățarea automatizată și analiza pentru a automate și îmbunătăți operațiunile IT, în special în domeniul monitorizării, detectării incidentelor și răspunsului.

Acest curs guiț de instrucțuator (în mod online sau presencial) este destinat profesionistilor intermediați de operațiuni IT care doresc să implementeze tehnici AIOps pentru a corela metricele și jurnalele, a reduce zgomotul alertelor și a îmbunătăți observabilitatea prin automatizare inteligentă.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și arhitectura platformelor AIOps.
• Să coreleze date între jurnale, metrice și urmări pentru a identifica cauzele fundamentale.
• Să reducă stâncările alertelor prin filtrare inteligentă și suprimare de zgomot.
• Să folosească instrumente open-source sau comerciale pentru monitorizarea și răspunsul automat la incidente.

Formatul cursului

• Lecție interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Pune în aplicare manual într-un mediu de laborator viu.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a cere un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

O un pipeline AIOps construit în totalitate cu instrumente open-source permite echipei să dezvolte soluții eficiente și flexibile pentru observabilitate, detectarea anomaliei și alertarea inteligentă în mediul de producție.

Această formare live (online sau pe locație), condusă de un instrucțurator, se adresează inginerilor avansați care doresc să construiască și să implementeze un pipeline AIOps de la început până la sfârșit folosind instrumente precum Prometheus, ELK, Grafana, și modele ML personalizate.

La finalul acestei forme, participanții vor putea:

• Să proiecteze o arhitectură AIOps folosind doar componente open-source.
• Să colecteze și să normalizeze date din jurnale, metrice și traseuri.
• Să aplicheze modele ML pentru detectarea anomalilor și predictia incidentelor.
• Să automateze alertarea și remedierea folosind instrumente open-source.

Formatul cursului

• Lecții interactive și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Pune în aplicare prin construirea unui laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.

Creearea unui Pipeline AIOps cu Instrumente Open-Source

Proiectarea unei Arhitecturi Open AIOps

• Pregătire generală a componentelor cheie din pipelinele open AIOps
• Fluxul de date de la încarcare până la alerta
• Comparativ al instrumentelor și strategia de integrare

Colecționarea și Agregarea Datelor

• Încărcarea datelor în serie cu timp folosind Prometheus
• Capturează jurnalele folosind Logstash și Beats
• Normalizarea datelor pentru corelația inter-surse

Sfaturi de Observabilitate Dashboards

• Vizualizați metrice cu Grafana
• Construirea dashboardelor Kibana pentru analize jurnalare
• Folosirea cererilor Elasticsearch pentru a extrage inspecțiuni operaționale

Detectarea Anomaliilor și Predicția Incidentelor

• Export observabilității date către pipelinele Python
• Trebuie instruit modele ML pentru detectarea outlier-elor și predictiile
• Deploying modele pentru inferențe live în pipelinele de observabilitate

Alertați și Automatizați cu Instrumente Open-Source

• Creați reguli de alertă Prometheus și enrutarea Alertmanager
• Azvârlirea scriptelor sau fluxurilor API pentru auto-respunzătoare
• Folosirea instrumentelor open-source de orchestrate (de exemplu, Ansible, Rundeck)

Integrarea și Considerentele Scalabilității

• Gestionarea ingeșterii voluminiște și a reteniei pe termen lung
• Siguranța și controlul de acces în pilonurile open-source
• Scalare fiecare strat independent: încarcare, procesare, alertă

Aplicații la Întâmplare și Extensii

• Cazuri de studiu: optimizarea performanței, prevenirea downtime-ului și optimizarea costurilor
• Extinderea pipeline-elor cu instrumente de urmărire sau grafice servicii
• Best practices pentru rulare și menținere AIOps în producție

Ridicat la Suma și Pasii Următori

• Experiențe cu instrumentele de observabilitate, cum ar fi Prometheus sau ELK
• Cunoștințe practice ale Python și fundamentale ale învățării mașinilor
• Înțelegerea operatiunilor IT și fluxurilor de alerte

Audiție

• Inginerii avansați de asigurare a fiabilității site-ului (SREs)
• Ingineria datelor care lucrează în operațiuni
• Conducerea platformei DevOps și arhitecții infrastructurii

Creearea unui Pipeline AIOps cu Instrumente Open-Source

AutoGen pentru Automatizarea AI la nivel de Enterprise este un curs practic care se concentrează pe implementarea sistemelor cu agenți inteligenți, scalabili, pentru a automate operațiuni complexe ale afacerilor folosind cadrul AutoGen.

Acest antrenament sub supravegherea unui instrucțuator (online sau la sediu) se adresează profesionistilor AI cu nivel intermediar până avansat care doresc să depună arhitecturi multi-agent pe platformele și procesele de enterprise folosind cadrul AutoGen.

După finalizarea acestui antrenament, participanții vor putea:

• Sa dezvolte și automatizeze fluxurile de lucru ale afacerilor folosind AutoGen și agenți LLM.
• Să integreze AutoGen cu LangChain pentru o orchestrație avansată și gestionarea contextului.
• Să construiască pipeline-uri RAG și să conecteze datele de enterprise pentru automatizare contextuală.
• Să conecteze agenții cu platformele de enterprise precum Slack, Jira și SharePoint.
• Să scalatizeze și să monitorizeze implementările AutoGen în medii de producție.

Format al cursului

• Prelegeri interactive și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a cere un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

This instructor-led, live training in România (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

This instructor-led, live training in România (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to automate business and technical workflows using CrewAI through real-world use cases and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and core principles of CrewAI.
• Design workflows involving multiple collaborating agents.
• Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
• Implement and orchestrate real-world automation use cases.

AutoGen Studio este un mediu vizual pentru crearea și gestionarea fluxurilor de lucru multi-agent bazate pe LLM, fără a necesita cod.

Acest training dirijat (online sau presential) se adresează profesionistilor cu niveluri începător până la intermediar din domeniul afacerilor și inovării care doresc să utilizeze AutoGen Studio pentru a concepe vizual, testa și îmbunătăți interacțiile agentului pentru automatizarea internă sau dezvoltarea produselor AI-ameliorate.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să creeze fluxuri de lucru multi-agent folosind o interfață fără cod.
• Să definiască rolurile agentului, prompt-urile și obiectivele folosind AutoGen Studio.
• Să vizualizeze și să gestioneze fluxul de mesaje între agenți.
• Să integreze gestionarea erorilor și îmbunătățirea contextului în logica agentului.

Format al cursului

• Lecție interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Puneți-o la prova implementarea într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a cere un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Platforme de AIOps pentru întreprinderi precum Splunk, Moogsoft, și Dynatrace oferă capacități puternice pentru detectarea anomaliilor, corelarea alertelor și automatizarea răspunsurilor în mediul IT la scară largă.

Acest instruire îndrumată (online sau presentială) se adresează echipelor IT din întreprinderi cu nivel mediu care dorește să integreze instrumentele AIOps în stiva observabilității și fluxurile de lucru existente.

La sfârșitul instruirii, participanții vor putea:

• Sa configureze și integreze Splunk, Moogsoft, și Dynatrace într-o arhitectură unificată de AIOps.
• Sa coreleze metricile, jurnalele și evenimentele din sisteme distribuite folosind analiza bazată pe IA.
• Sa automatizeze detectarea incidentelor, prioritizarea și răspunsul cu fluxuri de lucru integrate sau personalizate.
• Sa optimizeze performanța, să reducă timpul MTTR și să îmbunătățească eficiența operațiunii la scară întreprinderi.

Format al cursului

• Lecție interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Porneală de mână într-un mediu de laborator activ.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.

Prometheus și Grafana sunt instrumente larg adoptate pentru observabilitate în infrastructura modernă, în timp ce învățarea automatizată îmbunătățește aceste instrumente cu perspective predictiv și inteligente pentru a automate deciziile de operare.

Acest training personalizat (online sau la local) este destinat profesionistilor intermediari ai observabilității care doresc să modernizeze infrastructura de monitorizare prin integrarea practicilor AIOps folosind Prometheus, Grafana, și tehnici de ML.

La finalul acestui training, participantii vor putea:

• Configura Prometheus și Grafana pentru observabilitate în sisteme și servicii.
• Colecta, stoca și vizualiza date de serie temporală de calitate ridicată.
• Aplica modele de învățare automatizată pentru detectarea anomaliilor și previziuni.
• Construi reguli inteligente de alertare bazate pe perspective predictive.

Format al cursului

• Lecție interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare manuală într-un mediu de laborator viu.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.

Construire Sisteme de Agenti LLM cu AutoGen este un curs practic concentrat pe dezvoltarea sistemelor multi-agent utilizând cadru AutoGen al lui Microsoft pentru modelele lingvistice mari (LLM).

Acest instruire condus de instrucțuator (online sau în mod prezențial) se adresează profesionalilor intermediari ai IA și automatizării care doresc să proiecteze, implementeze și orchestreze sisteme multi-agent folosind AutoGen cu Python și LLM-uri.

La sfârșitul acestui instruire, participanții vor putea:

• Să proiecteze arhitecturi multi-agent utilizând cadru-ul AutoGen.
• Să configureze rolurile agentelor, capacitățile și comportamentele de coordonare.
• Să folosească apelarea funcțiilor și gestionarea memoriei pentru interacțiunile agenților.
• Să construiască și să testeze fluxuri de lucru bazate pe LLM ale agentelor Python pentru cazuri reale de utilizare.

Format al cursului

• Lecții interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Puneți în aplicare cu mână de lucru într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Acest workshop de 1 zi, destinat dezvoltatorilor, oamenilor de știință de date și pasionaților de AI, vă va ajuta să înțelegeți și să valorificați puterea sistemelor AI agentice folosind AutoGen v0.4. 

Prin intermediul unei combinații de exerciții practice și demonstrații, veți învăța cum să construiți, să gestionați și să implementați aplicații multi-agent alimentate de Large Language Models (LLMs). 

La finalul cursului, veți dobândi o bază solidă în arhitectura pe straturi a AutoGen, veți stăpâni comunicarea asincronă între agenți și veți explora cazuri de utilizare din lumea reală și cele mai bune practici pentru dezvoltarea de aplicații scalabile și inteligente, bazate pe LLM-uri.

Acest training în direct de instruire (online sau presenzial) este destinat profesionistilor cu nivel de începător care doresc să învețe cum să folosească Read AI pentru a captura rezumatul întâlnirii, a extrage informațiile cheie și a genera punctele de acțiune cu un efort manual minim.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze Read AI pentru întâlniri pe platforme majore.
• Să genereze automat rezumatul întâlnirii și să identifice punctele de acțiune.
• Să interpreteze analiticile de angajament și sentiment oferite de Read AI.
• Să-și partajeze, editeze și organizeze eficient rezumatul pentru colaborarea echipei.

Acest training în direct de instruire (online sau presenzial) este destinat profesionistilor cu cunoștințe intermediare care doresc să optimizeze colaborarea echipei distante utilizând fluxuri de lucru alimentate de IA și Read AI analitici.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să proiecteze fluxuri complete de întâlniri pentru echipe distante utilizând Read AI.
• Să automate urmărirea și documentarea pentru a reduce overhead-ul întâlnirilor.
• Să folosească rezumatele alimentate de IA atât pentru colaborare sincronă, cât și asincronă.
• Să urmărească angajamentul și responsabilitatea echipei prin intermediul înțelepciunilor Read AI.