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
Fundamentele Sistemelor Agentice în Producție
- Arhitecturi agentice: bucle, instrumente, memorie și straturi de orchestră
- Ciclul de viață al agenților: dezvoltare, implementare și funcționare continuă
- Provocări ale gestionării agenților la scară de producție
Modele de Infrastructură și Implementare
- Implementarea agenților în medii containerizate și în cloud
- Modele de scalare: scalare orizontală vs verticală, concurență și limitare
- Orchestrarea multi-agent și echilibrarea sarcinilor de lucru
Monitorizare și Observabilitate
- Metrici cheie: latență, rata de succes, utilizarea memoriei și adâncimea apelurilor agenților
- Trasarea activității agenților și a graficelor de apel
- Instrumentarea observabilității folosind Prometheus, OpenTelemetry și Grafana
Înregistrare, Audit și Conformitate
- Înregistrare centralizată și colectare structurată a evenimentelor
- Conformitate și auditabilitate în fluxurile de lucru agentice
- Proiectarea de căi de audit și mecanisme de redare pentru depanare
Reglarea Performanței și Optimizarea Resurselor
- Reducerea supraîncărcării de inferență și optimizarea ciclurilor de orchestră a agenților
- Caching de modele și încorporări ușoare pentru o recuperare mai rapidă
- Testarea sarcinii și scenarii de stres pentru conductele AI
Controlul Costurilor și Guvernanță
- Înțelegerea factorilor de cost ai agenților: apeluri API, memorie, calcul și integrări externe
- Urmărirea costurilor la nivel de agent și implementarea modelelor de facturare
- Politici de automatizare pentru a preveni împrăștierea agenților și consumul de resurse inactiv
Strategii CI/CD și Lansare pentru Agenți
- Integrarea conductelor agenților în sistemele CI/CD
- Testarea, versiunile și strategiile de revenire pentru actualizări iterative ale agenților
- Lansări progresive și mecanisme de implementare sigure
Recuperarea din Defecțiuni și Ingineria Fiabilității
- Proiectare pentru toleranță la defecțiuni și degradare grațioasă
- Modele de reluare, timeout și întreruptor de circuit pentru fiabilitatea agenților
- Răspuns la incidente și cadre post-mortem pentru operațiuni AI
Proiect Final
- Construirea și implementarea unui sistem AI agentic cu monitorizare completă și urmărire a costurilor
- Simularea sarcinii, măsurarea performanței și optimizarea utilizării resurselor
- Prezentarea arhitecturii finale și a panoului de monitorizare colegilor
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegere solidă a MLOps și a sistemelor de învățare automată în producție
- Experiență cu implementări containerizate (Docker/Kubernetes)
- Familiaritate cu instrumente de optimizare a costurilor în cloud și de observabilitate
Publicul Țintă
- Ingineri MLOps
- Ingineri de Fiabilitate a Site-urilor (SREs)
- Manageri de inginerie care supraveghează infrastructura AI
21 Ore
Mărturii (2)
Bună amestec de cunoștințe și practică
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curs - Agentic AI for Enterprise Applications
Tradus de catre o masina
Mixul dintre teorie și practică, precum și al perspectivelor de nivel ridicat și de nivel scăzut
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curs - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Tradus de catre o masina