Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Продължителност 35 часa
Съдържание и теми, включени в курса
Напреднала архитектура на LangGraph
- Модели на топология на графи: възли, ребра, маршрутизатори, подграфи
- Моделиране на състоянието: канали, предаване на съобщения, персистентност
- DAG срещу циклични потоци и йерархична композиция
Производителност и оптимизация
- Модели на паралелизъм и конкурентност в Python
- Кеширане, пакетиране, извикване на инструменти и стрийминг
- Контрол на разходите и стратегии за бюджетиране на токени
Инженеринг на надеждността
- Повторни опити, таймаути, отстъпване и прекъсване на веригата
- Идемпотентност и дедупликация на стъпките
- Създаване на контролни точки и възстановяване чрез локални или облачни хранилища
Отстраняване на грешки в сложни графи
- Постъпково изпълнение и пробни изпълнения
- Проверка на състоянието и проследяване на събития
- Възпроизвеждане на производствени проблеми със seed-ове и фикстури
Наблюдаемост и мониторинг
- Структурирано логване и разпределено трасиране
- Оперативни метрики: латентност, надеждност, използване на токени
- Табла, сигнали и проследяване на SLO
Внедряване и операции
- Пакетиране на графи като услуги и контейнери
- Управление на конфигурацията и обработка на тайни
- CI/CD pipelines, разгръщания и canary тестове
Качество, тестване и безопасност
- Модулно, сценарно и автоматизирано оценяване
- Предпазни огради, филтриране на съдържание и обработка на лични данни
- Red teaming и хаос експерименти за устойчивост
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на Python и асинхронно програмиране
- Опит в разработването на LLM приложения
- Запознатост с основните концепции на LangGraph или LangChain
Аудитория
- Инженери на AI платформи
- DevOps за AI
- ML архитекти, управляващи производствени LangGraph системи
