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
Основни принципи на агентните системи в производство
- Агентни архитектури: петли, инструменти, памет и слоеве за оркестрация
- Животен цикъл на агентите: разработка, разгръщане и непрекъсната експлоатация
- Предизвикателства при управлението на агенти в производствен мащаб
Инфраструктура и модели за разгръщане
- Разгръщане на агенти в контейнеризирани и облачни среди
- Модели за мащабиране: хоризонтално срещу вертикално мащабиране, конкурентност и ограничаване на честотата
- Оркестрация на множествени агенти и балансиране на натоварванията
Мониторинг и възможност за наблюдение
- Ключови метрики: закъснение, процент на успех, използване на памет и дълбочина на агентните повиквания
- Следене на активността на агентите и графи на повикванията
- Инструментиране на възможността за наблюдение с Prometheus, OpenTelemetry и Grafana
Журналиране, одитиране и съответствие
- Централизирано журналиране и структурирано събиране на събития
- Съответствие и възможност за одитиране в агентните работни потоци
- Проектиране на следи за одит и механизми за повтаряне за отстраняване на грешки
Оптимизация на производителността и ресурсите
- Намаляване на натоварването при инференс и оптимизация на циклите на оркестрация на агентите
- Кеширане на модели и леки вграждания за по-бързо извличане
- Тестове на натоварване и стрес сценарии за ИИ пайплайни
Контрол на разходите и управление
- Разбиране на факторите, влияещи върху разходите за агентите: API повиквания, памет, изчислителна мощ и външни интеграции
- Следене на разходите на ниво агент и внедряване на модели за възстановяване на разходите
- Политики за автоматизация, за да се предотврати „агентното раздуване“ и консумацията на ресурси в неактивно състояние
Стратегии за CI/CD и разгръщане на агенти
- Интегриране на агентните пайплайни в CI/CD системи
- Тестване, версияране и стратегии за откат при итеративни актуализации на агентите
- Прогресивни разгръщания и механизми за безопасно разгръщане
Възстановяване при сбиване и инженерство на надеждността
- Проектиране за толерантност към грешки и плавно затлъстяване
- Шаблони за повторни опити, изтичане на времето и прекъсване на веригата за надеждност на агентите
- Рама за реакция на инциденти и последващ анализ за ИИ операциите
Финален проект
- Изграждане и разгръщане на агентна ИИ система с пълно наблюдение и проследяване на разходите
- Симулация на натоварване, измерване на производителността и оптимизация на използването на ресурсите
- Представяне на крайната архитектура и дашборда за наблюдение пред колеги
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Твърдо разбиране на MLOps и системите за машинно обучение в производство
- Опит с контейнеризирани разгръщания (Docker/Kubernetes)
- Ознакомление с инструментите за оптимизация на облачните разходи и наблюдение
Аудитория
- Инженери по MLOps
- Инженери за сигурност и надеждност (SREs)
- Управители на инженерия, отговарящи за ИИ инфраструктурата
21 Часа
Отзиви от участници (3)
Тренерът е търпелив и много полезен. Той познава добре темата.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Курс - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Машинен превод
Добра смес от знания и практика
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Курс - Agentic AI for Enterprise Applications
Машинен превод
Мистото на теорията и практиката, както и на високонивелните и нисконивелните перспективи
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Курс - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Машинен превод
