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Durée 21 heures
Plan du cours
Comprendre l'architecture Mastra et les concepts opérationnels
- Composants clés et leurs rôles en production
- Modèles d'intégration pris en charge pour les environnements d'entreprise
- Considérations relatives à la sécurité et à la gouvernance
Préparer les environnements pour le déploiement d'agents
- Configuration des environnements d'exécution conteneurisés
- Préparation des clusters Kubernetes pour les charges de travail d'agents IA
- Gestion des secrets, des identifiants et des référentiels de configuration
Déployer des agents IA Mastra
- Préparation 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 distribution de charge et de gestion des requêtes
Observabilité, surveillance et journalisation pour les agents IA
- Meilleures pratiques d'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
Optimiser les performances et 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 de la résilience sous charge
- Mise en œuvre de la disjonction, des tentatives de répétition et de la limitation de débit
- Planification de la reprise après sinistre pour les systèmes basés sur des agents
Intégrer Mastra dans les écosystèmes d'entreprise
- Interfaçage 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
Synthèse 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 IA.
Public cible
- Ingénieurs DevOps.
- Développeurs backend.
- Ingénieurs plateformes responsables des charges de travail IA.
