Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Avansert LangGraph-arkitektur
- Graf-topologimønstre: noder, kanter, routere, undergrafer
- Tilstandsmodellering: kanaler, meldingsoverføring, persistens
- DAG mot sykliske strømmer og hierarkisk sammensetning
Ytelse og optimalisering
- Parallelisme- og samtidighetsmønstre i Python
- Caching, batching, verktøyoppringing og streaming
- Kostnadskontroll og tokenbudsjettstrategier
Reliability Engineering
- Prøving på nytt, tidsavbrudd, backoff, og bryting av krets
- Idempotens og duplisering av trinn
- Sjekkpunkter og gjenoppretting ved bruk av lokale eller skystore
Feilsøking av komplekse grafer
- Steg-for-steg utførelse og tørrløp
- Tilstandsinspeksjon og hendelsessporing
- Reproduksjon av produksjonsproblemer med frø og monteringer
Observability og overvåking
- Strukturert logging og fordelt sporings
- Operasjonelle metrikker: forsinkelse, pålitelighet, tokenbruk
- Dashboard, varsler og SLO-sporing
Distribusjon og drift
- Pakking av grafer som tjenester og beholdere
- Konfigurasjonshåndtering og håndtering av hemmeligheter
- CI/CD-pipe, utrolinger og kanarier
Kvalitet, testing og sikkerhet
- Enhets-, scenario- og automatiserte evalueringshjelpemidler
- Verngjerder, innholdssortering og håndtering av PII
- Rødt lag og kaoseksperimenter for robusthet
Oppsummering og neste steg
Krav
- Kunnskap om Python og asynkron programmering
- Erfaring med utvikling av LLM-applikasjoner
- Kjennskap med grunnleggende LangGraph eller LangChain-konsepter
Målgruppe
- AI-plattformingeniører
- DevOps for AI
- ML-arkitekter som håndterer produksjonssystemer med LangGraph
35 timer