Kurzusleírás

Agentikus Rendszerek Alapjai Gyártásban

  • Agentikus architektúrák: hurkok, eszközök, memória és orchestration rétegek
  • Agentek életciklusa: fejlesztés, üzembe helyezés és folyamatos működés
  • Gyártási méretű agent kezelés kihívásai

Infrastruktúra és Üzembehelyezési Modellek

  • Agentek üzembe helyezése konténeres és felhő környezetekben
  • Skálázási minták: horizontális vs vertikális skálázás, konkurencia és szabályozás
  • Több agent orchestration és munkaterhelés kiegyenlítése

Monitorozás és Megfigyelhetőség

  • Kulcsmetrikák: késleltetés, sikerarány, memóriahasználat és agent hívási mélység
  • Agent aktivitás és hívási gráfok nyomon követése
  • Megfigyelhetőség eszközök beállítása Prometheus, OpenTelemetry és Grafana segítségével

Naplózás, Naplóelemzés és Megfelelőség

  • Központosított naplózás és strukturált eseménygyűjtés
  • Megfelelőség és naplózhatóság agentikus munkafolyamatokban
  • Hibakereséshez szükséges napló nyomvonalak és visszajátszási mechanizmusok tervezése

Teljesítményfinomítás és Erőforrásoptimalizálás

  • Inferencia terhelés csökkentése és agent orchestration ciklusok optimalizálása
  • Modell gyorsítótárazás és könnyű beágyazások gyorsabb lekérdezéshez
  • Terhelés tesztelés és stressz forgatókönyvek AI folyamatokhoz

Költségszabályozás és Irányítás

  • Agent költségvezető tényezők: API hívások, memória, számítás és külső integrációk
  • Agent szintű költségek nyomon követése és visszterhelési modellek implementálása
  • Automatizációs szabályzatok az agent szétszórás és tétlen erőforrásfogyasztás megelőzésére

CI/CD és Bevezetési Stratégiák Agentekhez

  • Agent folyamatok integrálása CI/CD rendszerekbe
  • Tesztelés, verziókezelés és visszaállítási stratégiák iteratív agent frissítésekhez
  • Progresszív bevezetés és biztonságos üzembe helyezési mechanizmusok

Hibaelhárítás és Megbízhatósági Mérnöki Munka

  • Hibaelhárításra és graciózus leállásra tervezés
  • Újrapróbálkozás, időtúllépés és áramkörszakadó minták agent megbízhatósághoz
  • Incidens válasz és utólagos elemzési keretrendszerek AI műveletekhez

Záró Projekt

  • Egy agentikus AI rendszer felépítése és üzembe helyezése teljes monitorozással és költségkövetéssel
  • Terhelés szimulálása, teljesítmény mérése és erőforrás-használat optimalizálása
  • Végső architektúra és monitorozási irányítópult bemutatása kollégáknak

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Erős MLOps és gyártási gépi tanulási rendszerek ismerete
  • Tapasztalat konténeres üzembe helyezésekben (Docker/Kubernetes)
  • Ismeret a felhő alapú költségoptimalizálás és megfigyelhetőségi eszközök terén

Közönség

  • MLOps mérnökök
  • Site Reliability Engineers (SREs)
  • Mérnöki vezetők, akik AI infrastruktúrát felügyelnek
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (3)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák