Свържете се с нас

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

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории