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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