Свържете се с нас
 Продължителност 14 часa

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в LLM-и и агентни фреймуъръци

  • Преглед на големите езикови модели в автоматизацията на инфраструктурата
  • Ключови концепции в многоагентните работни потоци
  • AutoGen, CrewAI и LangChain: случаи на приложение в DevOps

Подготвяне на LLM агенти за DevOps задачи

  • Инсталиране на AutoGen и конфигуриране на агентни профили
  • Използване на OpenAI API и други LLM доставчици
  • Настройка на работни пространства и среди, съвместими с CI/CD

Автоматизация на тестове и работни потоци за качество на кода

  • Промптиране на LLM-и за генериране на unit и интеграционни тестове
  • Използване на агенти за налагане на линтинг, правила за комити и насоки за преглед на кода
  • Автоматизирано резюмиране и тагиране на pull заявки

LLM агенти за обработка на алерти и детектиране на промени

  • Проектиране на отговарящи агенти за алерти при неизправности в пайплайна
  • Анализ на лога и трейсинга с помощта на езикови модели
  • Активно детектиране на високо рисковани промени или неправилни конфигурации

Координация на множество агенти в DevOps

  • Ролева оркестрация на агенти (планировач, изпълнител, преглеждащ)
  • Съобщителни цикли между агенти и управление на паметта
  • Дизайн с човешко участие за критични системи

Сигурност, управление и наблюдаемост

  • Обработка на излагане на данни и сигурност на LLM в инфраструктурата
  • Аудит на действията на агентите и ограничаване на обхвата им
  • Проследяване на поведението на пайплайна и обратната връзка от модела

Практически примери и сценарии по поръчка

  • Проектиране на агентни работни потоци за реакция на инциденти
  • Интегриране на агенти с GitHub Actions, Slack или Jira
  • Най-добрите практики за мащабиране на LLM интеграцията в DevOps

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит с DevOps инструменти и автоматизация на пайплайни
  • Практически познания по Python и Git-базирани работни потоци
  • Разбиране на LLM-и или опит с промпт инженеринг

Целева аудитория

  • Инженери по иновации и ръководители на платформи с интегриран ИИ
  • Разработчици на LLM-и, работещи в областта на DevOps или автоматизацията
  • Професионалисти в DevOps, изследващи рамки за интелигентни агенти

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории