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.
Съдържание и теми, включени в курса
Разбиране на архитектурата и оперативните концепции на Mastra
- Основни компоненти и техните роли в продукционна среда
- Поддържани модели за интеграция в корпоративни среди
- Съображения относно сигурността и управлението
Подготовка на среди за внедряване на агенти
- Конфигуриране на среди за изпълнение на контейнери
- Подготовка на Kubernetes клъстери за натоварвания от AI агенти
- Управление на тайни, идентификационни данни и хранилища за конфигурации
Внедряване на Mastra AI агенти
- Пакетиране на агенти за внедряване
- Използване на GitOps и CI/CD за автоматизирана доставка
- Валидиране на внедряванията чрез структурирано тестване
Стратегии за мащабиране на AI агенти в продукционна среда
- Модели за хоризонтално мащабиране
- Автоматично мащабиране с HPA, KEDA и управлявани от събития тригери
- Разпределение на натоварването и стратегии за обработка на заявки
Наблюдаемост, мониторинг и логване за AI агенти
- Най-добри практики за инструментиране на телеметрия
- Интегриране на Prometheus, Grafana и стекове за логване
- Проследяване на производителността на агентите, отклоненията и оперативните аномалии
Оптимизиране на производителността и ефективността на ресурсите
- Профилиране на натоварванията на агентите
- Подобряване на производителността на инференцията и намаляване на закъснението
- Подходи за оптимизация на разходите при мащабни внедрявания на агенти
Надеждност, устойчивост и обработка на грешки
- Проектиране за устойчивост при натоварване
- Внедряване на прекъсване на веригата, повторни опити и ограничаване на скоростта
- Планиране на възстановяване след бедствие за системи, базирани на агенти
Интегриране на Mastra в корпоративни екосистеми
- Свързване с API, потоци от данни и шини за събития
- Съгласуване на внедряванията на агенти с корпоративния DevSecOps
- Адаптиране на архитектурите към съществуващи платформени среди
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на контейнеризацията и оркестрацията
- Опит с CI/CD работни потоци
- Запознатост с концепциите за внедряване на AI модели
Аудитория
- DevOps инженери
- Backend разработчици
- Платформени инженери, отговорни за AI натоварвания
21 Часа