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Plan du cours

Compréhension de l'architecture Mastra et des concepts opérationnels

  • Composants de base 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 de conteneurs
  • Préparation des clusters Kubernetes pour les charges de travail d'agents IA
  • Gestion des secrets, des identifiants et des magasins de configuration

Déploiement des agents IA Mastra

  • Conditionnement des agents pour le déploiement
  • Utilisation de GitOps et de CI/CD pour la livraison automatisée
  • Validation des déploiements par 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 déclencheurs basés sur les événements
  • Répartition de la charge et stratégies de gestion des requêtes

Observabilité, surveillance et journalisation des agents IA

  • Meilleures pratiques pour l'instrumentation de la télémétrie
  • Intégration de Prometheus, Grafana et des piles de journalisation
  • Suivi des performances des agents, de la 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
  • Mise en œuvre de la rupture de circuit (circuit-breaking), des tentatives de reconnexion (retries) et de la limitation de débit
  • Planification de la reprise après sinistre pour les systèmes basés sur des agents

Intégration de Mastra dans les écosystèmes d'entreprise

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

Résumé et prochaines étapes

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 d'IA

Public cible

  • Ingénieurs DevOps
  • Développeurs backend
  • Ingénieurs de plateforme responsables des charges de travail liées à l'IA
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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