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Durée 21 heures
Plan du cours
Comprendre l'architecture de Mastra et les concepts opérationnels
- Composants principaux et leurs rôles en production
- Modèles d'intégration pris en charge pour les environnements d'entreprise
- Considérations en matière de sécurité et de gouvernance
Préparation des environnements pour le déploiement des agents
- Configuration des environnements d'exécution des conteneurs
- Préparation des clusters Kubernetes pour les charges de travail des agents IA
- Gestion des secrets, des identifiants et des dépôts de configuration
Déploiement des agents IA Mastra
- Emballage des agents pour le déploiement
- Utilisation de GitOps et CI/CD pour une livraison automatisée
- Validation des déploiements par des tests structurés
Stratégies de mise à l'échelle pour les agents IA de production
- Modèles de mise à l'échelle horizontale
- Mise à l'échelle automatique avec HPA, KEDA et des déclencheurs événementiels
- Stratégies de distribution de charge et de traitement des requêtes
Observabilité, supervision et journalisation pour les agents IA
- Meilleures pratiques d'instrumentation de télémétrie
- Intégration de Prometheus, Grafana et des piles de journalisation
- Suivi des performances des agents, du dérive et des anomalies opérationnelles
Optimisation des performances et de l'efficacité des ressources
- Profilage des charges de travail des agents
- Amélioration des performances d'inférence et réduction de la latence
- Approches d'optimisation des coûts pour les déploiements d'agents à grande échelle
Fiabilité, résilience et gestion des pannes
- Conception pour la résilience sous charge
- Implémentation de disjoncteurs, de tentatives de rejeu et de limitation de débit
- Planification de la récupération après sinistre pour les systèmes basés sur des agents
Intégration de Mastra dans les écosystèmes d'entreprise
- Interface avec les API, les pipelines de données et les buses d'événements
- Alignement des déploiements d'agents avec le DevSecOps d'entreprise
- Adaptation des architectures aux environnements de plateformes existants
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension de la conteneurisation et de l'orchestration
- Une expérience avec les flux de travail CI/CD
- Une familiarité avec les concepts de déploiement de modèles IA
Public cible
- Ingénieurs DevOps
- Développeurs backend
- Ingénieurs de plateforme responsables des charges de travail IA