Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Haladó LangGraph architektúra
- Gráf topológiai minták: csomópontok, élek, útválasztók, algráfok
- Állapotmodellezés: csatornák, üzenetküldés, állapotmegőrzés
- DAG vs ciklikus folyamatok és hierarchikus kompozíció
Teljesítmény és optimalizálás
- Párhuzamosság és konkurencia minták Pythonban
- Gyorsítótárazás, kötegelt feldolgozás, eszközhívás és adatfolyamok
- Költségszabályozás és token költségvetési stratégiák
Megbízhatósági mérnöki munka
- Újrapróbálkozások, időkorlátok, visszalépés és áramkörszakadás
- Idempotencia és lépések deduplikálása
- Ellenőrzőpontok és helyreállítás helyi vagy felhőalapú tárolók használatával
Komplex gráfok hibakeresése
- Lépésről lépésre végrehajtás és próbaüzemek
- Állapotellenőrzés és események nyomon követése
- Éles problémák reprodukálása seedek és rögzített adatok segítségével
Megfigyelhetőség és monitorozás
- Strukturált naplózás és elosztott nyomkövetés
- Operatív metrikák: késleltetés, megbízhatóság, token használat
- Irányítópultok, riasztások és SLO követés
Telepítés és üzemeltetés
- Gráfok csomagolása szolgáltatásokként és konténerekben
- Konfigurációkezelés és titkos kulcsok kezelése
- CI/CD folyamatok, bevezetések és canary telepítések
Minőség, tesztelés és biztonság
- Egységtesztek, forgatókönyvek és automatizált értékelési keretek
- Korlátok, tartalomszűrés és PII kezelés
- Red teaming és káosz kísérletek a robusztusság érdekében
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A Python és aszinkron programozás ismerete
- Tapasztalat LLM alkalmazások fejlesztésében
- Alapvető ismeretek a LangGraph vagy LangChain koncepcióiról
Célközönség
- AI platformmérnökök
- AI DevOps szakemberek
- ML architektusok, akik LangGraph rendszereket üzemeltetnek
35 Órák