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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

Nombre de participants


Prix par participant

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