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.
План на курса
Разбиране на архитектурата и операционните концепции на Мастра
- Основни компоненти и технически роля в производството
- Поддържани интеграционни модели за предприятията среди
- Разглеждане на сигурност и управление
Подготовка на средата за развиване на агенти
- Настройване на контейнерни работни среди
- Подготовка на кластери с Kubernetes за зареди от AI агенти
- Управление на секрети, удостоверения и конфигурационни хранилища
Развиване на AI агенти с Мастра
- Пакетиране на агентите за развиване
- Използване на GitOps и CI/CD за автоматично доставяне
- Валидация на развиванията чрез структурирани тестове
Стратегии за маскиране в производството на AI агенти
- Хоризонтални модели за маскиране
- Автоматично маскиране с HPA, KEDA и тригерите на събитията
- Стратегии за разпределение на тежестта и управление на заявки
Наблюдаемост, мониторинг и логване за AI агенти
- Лучшите практики за инструментация на телеметрията
- Интеграция с Prometheus, Grafana и стекове за логване
- Проследяване на производителността, отклоненията и операционните аномалии на агентите
Оптимизация на производителността и ефективността на ресурсите
- Профилиране на заредите на агентите
- Усъвършенстване на производителността на извеждането и намаляване на латентността
- Подходи за оптимизация на разходите при голям мащаб на развивания на агенти
Надеждност, устойчивост и управление на събиванията
- Проектиране за устойчивост при заред
- Имплементиране на разрежени връвки, повторни опити и ограничаване на скоростта
- Планиране за възстановяване при катастрофи за системите с агенти
Интегриране на Мастра в предприятията екосистеми
- Интерфейсиране с API, пайпилини за данни и автобуси за събития
- Подреждане на развиванията на агенти в контекста на предприятия DevSecOps
- Адаптиране на архитектурите към съществуващите платформни среди
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране за контейнизацията и оркестрирането
- Опит с CI/CD работни процеси
- Знайки с концепциите за развиване на AI модели
Публика
- DevOps инженери
- Бекенд разработчици
- Платформни инженери, отговорни за AI работните зареди
21 часа