Plan du cours

Comprendre l'architecture et les concepts opérationnels de Mastra

  • Composants principaux et leurs rôles en production
  • Modèles d'intégration pris en charge pour les environnements d'entreprise
  • Considérations de sécurité et de gouvernance

Préparer les environnements pour le déploiement des agents

  • Configurer les environnements d'exécution conteneurisés
  • Préparer des clusters Kubernetes pour les charges de travail d'agents IA
  • Gérer les secrets, les identifiants et les magasins de configuration

Déployer des agents IA Mastra

  • Empaqueter les agents pour le déploiement
  • Utiliser GitOps et CI/CD pour la livraison automatisée
  • Valider les déploiements à travers des tests structurés

Stratégies de mise à l'échelle pour les agents IA en 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 gestion des requêtes

Observabilité, surveillance et journalisation pour les agents IA

  • Meilleures pratiques d'instrumentation de télémétrie
  • Intégrer Prometheus, Grafana et des piles de journalisation
  • Suivre les performances des agents, le drift et les anomalies opérationnelles

Optimiser les performances et l'efficacité des ressources

  • Profiler les charges de travail des agents
  • Améliorer les performances d'inférence et réduire la latence
  • Approches d'optimisation des coûts pour les déploiements d'agents à grande échelle

Fiabilité, résilience et gestion des échecs

  • Concevoir la résilience sous charge
  • Implémenter le circuit-breaking, les tentatives de rétablissement et la limitation du taux
  • Planification de reprise après sinistre pour les systèmes basés sur des agents

Intégrer Mastra dans les écosystèmes d'entreprise

  • Interface avec des API, des pipelines de données et des bus d'événements
  • Aligner les déploiements d'agents avec le DevSecOps d'entreprise
  • Adapter les architectures aux environnements de plateforme existants

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Compréhension de la conteneurisation et de l'orchestration
  • Expérience avec les flux de travail CI/CD
  • Familiarité avec les concepts de déploiement de modèles IA

Public cible

  • Ingénieurs DevOps
  • Développeurs backend
  • Ingénieurs de plateforme responsables des charges de travail IA
 21 Heures

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