Eğitim İçeriği

Gelişmiş LangGraph Mimarisi

  • Grup topoloji desenleri: düğümler, kenarlar, yönlendiriciler, altgruplar
  • Durum modelleme: kanallar, mesaj geçişi, kalıcılık
  • DAG karşılaştırmaları ve hiyerarşik bileşim

Performans ve Optimizasyon

  • Python'daki paralellik ve eşzamanlılık desenleri
  • Oturması, toplu işleme, araç çağrışı ve akış
  • Maliyet denetimi ve belirteç bütçe stratejileri

Güvenilirlik Mühendisliği

  • Yeniden denemeler, zaman aşımı, geri alma ve devre kesme
  • Birincilik ve adımların benzersizleştirilmesi
  • Kontrol noktaları ve yerel veya bulut depolar kullanılarak kurtarma

Karmaşık Grafikleri Hata Ayıklama

  • Adım adım yürütme ve kurcalama çalışması
  • Durum incelemesi ve olay izleme
  • Tüketim sorunlarını tohumlar ve sabitler kullanarak yeniden üretme

Görünürlük ve İzleme

  • Yapılandırılmış günlüğe kaydetme ve dağıtılmış izleme
  • İşletimsel ölçümler: gecikme, güvenilirlik, belirteç kullanımı
  • Pano, uyarılar ve SLO izleme

Yükleme ve İşlem

  • Grafikleri hizmetler ve kapsayıcılar olarak paketleme
  • Konfigürasyon yönetimi ve gizli bilgilerin işleme
  • CI/CD boru hatları, yayınlar ve canaryler

Calımlık, Test ve Güvenlik

  • Birim, senaryo ve otomatik değerlendirme donanımları
  • Zorunlu sınırlar, içerik süzgeçleri ve PII işleme
  • Keskin takım ve karma deneyleri dayanıklılık için

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Python ve asenkron programlama hakkında bilgi
  • LLM uygulama geliştirme deneyimi
  • Temel LangGraph veya LangChain kavramlarıyla verimli çalışma

Hedef Kitle

  • AI platform mühendisleri
  • AI için DevOps
  • Üretim LangGraph sistemlerini yöneten ML mimarları
 35 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler