Đề cương khóa học

Cấu trúc Nâng cao của LangGraph

  • Mô hình topologie đồ thị: nút, cạnh, bộ định tuyến, phụ đồ thị
  • Mô hình hóa trạng thái: kênh, truyền thông tin, tính bền vững
  • DAG so với luồng tuần hoàn và hợp thành theo cấp bậc

Hiệu năng và Tối ưu hóa

  • Mẫu song song và đồng thời trong Python
  • Bộ nhớ đệm, gói, gọi công cụ và truyền trực tiếp
  • Kiểm soát chi phí và chiến lược ngân sách token

Nghiên cứu về Độ tin cậy

  • Thử lại, thời gian chờ, lùi bước và ngắt mạch
  • Tính nguyên tử và loại bỏ trùng lặp các bước
  • Ghi điểm kiểm tra và phục hồi sử dụng kho lưu trữ cục bộ hoặc đám mây

Điều thử Đồ thị Phức tạp

  • Thực thi từng bước và chạy thử
  • Xem xét trạng thái và theo dõi sự kiện
  • Sao chép các vấn đề sản xuất bằng hạt giống và bộ cố định

Tính quan sát và Giám sát

  • Log cấu trúc hóa và theo dõi phân tán
  • Mô hình đánh giá hoạt động: độ trễ, độ tin cậy, sử dụng token
  • Bảng điều khiển, cảnh báo và theo dõi SLO

Phân phát và Hoạt động

  • Quyền bao gói đồ thị như dịch vụ và chứa trong container
  • Quản lý cấu hình và xử lý thông tin bí mật
  • Nhánh CI/CD, triển khai và canaries

Chất lượng, Kiểm thử và An toàn

  • Bộ thử nghiệm đơn vị, trường hợp sử dụng và bộ đánh giá tự động
  • Hướng dẫn an toàn, lọc nội dung và xử lý PII
  • Đội đỏ và thí nghiệm hỗn loạn để tăng cường độ tin cậy

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Có hiểu biết về Python và lập trình bất đồng bộ
  • Kinh nghiệm phát triển ứng dụng LLM
  • Nắm vững các khái niệm cơ bản của LangGraph hoặc LangChain

Đối tượng

  • Công trình sư nền tảng AI
  • DevOps cho AI
  • Kỹ sư kiến trúc ML quản lý hệ thống sản xuất LangGraph
 35 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan