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Plan du cours
Architecture Avancée LangGraph
- Modèles de topologie de graphes : nœuds, arêtes, routeurs, sous-graphes
- Mise en œuvre de l'état : canaux, transmission de messages, persistance
- DAG vs flux cycliques et composition hiérarchique
Performance et Optimisation
- Modèles de parallélisme et de concurrence en Python
- Mise en cache, regroupement, appel d'outils et diffusion
- Contrôle des coûts et stratégies de budgetage des jetons
Génie de la Fiabilité
- Réessais, délais d'expiration, recul et déconnexion de circuit
- Idempotence et élimination des doublons dans les étapes
- Mise en place de points de contrôle et récupération via stockages locaux ou cloud
Débogage de Graphes Complexes
- Exécution pas à pas et exécutions sèches
- Inspection de l'état et suivi des événements
- Réproduction des problèmes de production avec des graines et des fixtures
Observabilité et Surveillance
- Journalisation structurée et traçage distribué
- Métriques opérationnelles : latence, fiabilité, utilisation des jetons
- Dashboards, alertes et suivi des SLA
Déploiement et Opérations
- Emballage de graphes en services et conteneurs
- Gestion de la configuration et gestion des secrets
- Pipelines CI/CD, déploiements progressifs et canaris
Qualité, Tests et Sécurité
- Évaluations unitaires, scénarios et automatisées
- Bornes de sécurité, filtrage de contenu et gestion des informations personnelles (PII)
- Tests d'équipe rouge et expériences de chaos pour la robustesse
Récapitulatif et Étapes Suivantes
Pré requis
- Compréhension de Python et de la programmation asynchrone
- Expérience en développement d'applications LLM
- Familiarité avec les concepts de base de LangGraph ou LangChain
Public cible
- Ingénieurs de plateforme AI
- DevOps pour l'IA
- Architectes ML gérant les systèmes LangGraph en production
35 Heures