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Plan du cours
Compréhension de l’architecture Mastra et des concepts opérationnels
- Composants principaux et leur rôle en production
- Modèles d’intégration pris en charge pour les environnements d’entreprise
- Considérations relatives à la sécurité et à la gouvernance
Préparation des environnements pour le déploiement des agents
- Configuration des environnements d’exécution conteneurisée
- 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
- Empaquetage des agents pour le déploiement
- Utilisation de GitOps et de CI/CD pour une 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
- Redimensionnement automatique avec HPA, KEDA et déclencheurs pilotés par les événements
- Stratégies de répartition de la charge et de gestion des requêtes
Observabilité, surveillance et journalisation pour les agents IA
- Pratiques recommandées pour l’instrumentation de la télémétrie
- Intégration de Prometheus, Grafana et des piles de journalisation
- Suivi des performances, de la dérive et des anomalies opérationnelles des agents
Optimisation des performances et de l’efficacité des ressources
- Analyse des performances 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
Fiababilité, résilience et gestion des pannes
- Conception pour la résilience sous charge
- Mise en œuvre de la coupure de circuit, des reprises 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
- Interfaçage avec les API, les pipelines de données et les files 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 des flux de travail CI/CD
- Connaissance des concepts de déploiement de modèles IA
Public cible
- Ingénieurs DevOps
- Développeurs back-end
- Ingénieurs plateforme responsables des charges de travail IA
21 Heures