Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Podstawy Systemów Agentowych w Produkcji
- Architektury agentowe: pętle, narzędzia, pamięć i warstwy orkiestracji
- Cykl życia agentów: rozwój, wdrożenie i ciągła eksploatacja
- Wyzwania związane z zarządzaniem agentami na skalę produkcyjną
Modele Infrastruktury i Wdrażania
- Wdrażanie agentów w środowiskach kontenerowych i chmurowych
- Wzorce skalowania: skalowanie poziome vs pionowe, współbieżność i ograniczanie
- Orkiestracja wielu agentów i równoważenie obciążenia
Monitorowanie i Obserwowalność
- Kluczowe metryki: opóźnienie, wskaźnik sukcesu, użycie pamięci i głębokość wywołań agenta
- Śledzenie aktywności agentów i grafów wywołań
- Instrumentacja obserwowalności przy użyciu Prometheus, OpenTelemetry i Grafana
Logowanie, Audyt i Zgodność
- Centralizowane logowanie i strukturalna kolekcja zdarzeń
- Zgodność i możliwość audytu w przepływach pracy agentowych
- Projektowanie śladów audytu i mechanizmów powtarzania dla debugowania
Dostrajanie Wydajności i Optymalizacja Zasobów
- Redukcja obciążenia wnioskowania i optymalizacja cykli orkiestracji agentów
- Buforowanie modeli i lekkie osadzenia dla szybszego pobierania
- Testy obciążeniowe i scenariusze stresowe dla potoków AI
Kontrola Kosztów i Zarządzanie
- Zrozumienie czynników kosztowych agentów: wywołania API, pamięć, obliczenia i integracje zewnętrzne
- Śledzenie kosztów na poziomie agenta i wdrażanie modeli rozliczeń
- Automatyzacja polityk zapobiegająca rozrostowi agentów i konsumpcji nieużywanych zasobów
CI/CD i Strategie Wdrażania dla Agentów
- Integracja potoków agentowych z systemami CI/CD
- Testowanie, wersjonowanie i strategie wycofywania dla iteracyjnych aktualizacji agentów
- Stopniowe wdrożenia i mechanizmy bezpiecznego wdrażania
Odzyskiwanie po Awariach i Inżynieria Niezawodności
- Projektowanie pod kątem tolerancji na błędy i łagodnej degradacji
- Wzorce ponawiania, limitów czasu i wyłączników dla niezawodności agentów
- Reagowanie na incydenty i ramy post-mortem dla operacji AI
Projekt Końcowy
- Budowa i wdrożenie systemu agentowej AI z pełnym monitorowaniem i śledzeniem kosztów
- Symulacja obciążenia, pomiar wydajności i optymalizacja użycia zasobów
- Prezentacja finalnej architektury i panelu monitorowania przed kolegami
Podsumowanie i Kolejne Kroki
Wymagania
- Solidne zrozumienie MLOps i produkcyjnych systemów uczenia maszynowego
- Doświadczenie w wdrożeniach kontenerowych (Docker/Kubernetes)
- Znajomość narzędzi do optymalizacji kosztów chmury i obserwowalności
Grupa docelowa
- Inżynierowie MLOps
- Inżynierowie Niezawodności Stron (SREs)
- Kierownicy inżynierii nadzorujący infrastrukturę AI
21 godzin
Opinie uczestników (2)
Dobra mieszanka wiedzy i praktyki
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Szkolenie - Agentic AI for Enterprise Applications
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Mieszanina teorii i praktyki oraz perspektyw na poziomie wysokim i niskim
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Szkolenie - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję