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 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 testare structurată

Strategii de Scalare pentru Agenții AI în Producție

  • Modele de scalare orizontală
  • Autoscalare cu HPA, KEDA și triggeri bazati pe evenimente
  • Strategii de distribuție a sarcinii și gestionare a cererilor

Observabilitate, Monitorizare și Logging pentru Agenții AI

  • Practici de bază pentru instrumentarea telemetriei
  • Integrarea Prometheus, Grafana și stivelor de logging
  • Urmărirea performanței, deviațiilor și anomalilor operaționale ale agenților

Optimizarea Performanței și Eficienței Resurselor

  • Profilarea sarcinilor agenților
  • Îmbunătățirea performanței de inferență și reducerea latenței
  • Abordări de optimizare a costurilor pentru implementări la scară largă a agenților

Fiabilitate, Reziliență și Gestionarea Defectelor

  • Proiectare pentru reziliență sub sarcină
  • Implementarea circuit-breaking, încercări repetate și limitare de rată
  • Planificarea recuperării în caz de dezastru pentru sistemele bazate pe agenți

Integrarea Mastra în Ecosistemele de Întreprindere

  • Interfațarea cu API-uri, conducte de date și magistrale de evenimente
  • Alinierea implementărilor agenților cu DevSecOps de întreprindere
  • Adaptarea arhitecturilor la mediile de platformă existente

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea containerizării și orchestrei
  • Experiență cu fluxuri 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

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite