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Struttura del corso
Architettura Avanzata LangGraph
- Patterning della topologia del grafo: nodi, archi, router, sottografi
- Modellazione dello stato: canali, passaggio di messaggi, persistenza
- DAG vs flussi ciclici e composizione gerarchica
Ottimizzazione e Prestazioni
- Patterning di parallelismo e concorrenza in Python
- Caching, batching, chiamata degli strumenti, e streaming
- Controlli dei costi e strategie di budgeting per i token
Ingegneria della affidabilità
- Ritentativi, timeout, backoff e circuit breaking
- Idempotenza e deduplicazione delle fasi
- Punti di controllo e recupero utilizzando archivi locali o cloud
Debugging di grafi complessi
- Esecuzione passo-passo e esecuzioni secche
- Istradamento dello stato ed event tracing
- Riproduzione di problemi di produzione con seed e fixtures
Osservabilità e Monitoraggio
- Logging strutturato e tracciamento distribuito
- Metriche operative: latenza, affidabilità, utilizzo dei token
- Pannello di controllo, allarmi e tracciamento degli SLO
Distribuzione ed Operazioni
- Impacchettazione dei grafi come servizi e contenitori
- Gestione delle configurazioni e gestione dei segreti
- Pipeline CI/CD, rollouts e canari
Qualità, Test e Sicurezza
- Harness di test unitario, scenari e automatizzati
- Barricate, filtraggio del contenuto e gestione del PII
- Esperimenti Red teaming e caos per la robustezza
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Comprensione di Python e programmazione asincrona
- Esperienza nello sviluppo di applicazioni LLM
- Familiarità con i concetti base di LangGraph o LangChain
Pubblico
- Ingegneri di piattaforme AI
- DevOps per AI
- Architetti ML che gestiscono sistemi di produzione LangGraph
35 ore