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Plan du cours

Compréhension de l'architecture de Mastra et des 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 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 événementiels
  • Stratégies de répartition de la charge et de gestion des requêtes

Observabilité, monitoring et journalisation pour les agents IA

  • Bonnes pratiques d'instrumentation de la télémétrie
  • Intégration de Prometheus, Grafana et des stacks 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 échecs

  • Conception pour la résilience sous charge
  • Implémentation de la technique de circuit breaking (disjoncteur), des tentatives de nouvelle tentative (retry) 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 plateformes existants

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension de la conteneurisation et de l'orchestration
  • Une expérience avec les workflows CI/CD
  • Une familiarité avec les concepts de déploiement de modèles IA

Audience

  • Ingénieurs DevOps
  • Développeurs backend
  • Ingénieurs plateforme responsables des charges de travail IA
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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