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 Durée 21 heures

Plan du cours

Fondements des systèmes agentiques en production

  • Architectures agentiques : boucles, outils, mémoire et couches d'orchestration
  • Cycle de vie des agents : développement, déploiement et exploitation continue
  • Défis de la gestion des agents à l'échelle de la production

Infrastructures et modèles de déploiement

  • Déploiement d'agents dans des environnements conteneurisés et cloud
  • Modèles de mise à l'échelle : horizontal vs vertical, concurrence et régulation du débit
  • Orchestration multi-agents et équilibrage des charges de travail

Surveillance et observabilité

  • Métriques clés : latence, taux de réussite, utilisation de la mémoire et profondeur des appels d'agents
  • Suivi de l'activité des agents et des graphes d'appels
  • Instrumentation de l'observabilité à l'aide de Prometheus, OpenTelemetry et Grafana

Journalisation, audit et conformité

  • Journalisation centralisée et collecte d'événements structurés
  • Conformité et audibilité dans les flux de travail agentiques
  • Conception des pistes d'audit et des mécanismes de relecture pour le débogage

Optimisation des performances et des ressources

  • Réduction des surcoûts d'inférence et optimisation des cycles d'orchestration des agents
  • Mise en cache des modèles et intégrations légères pour une récupération plus rapide
  • Tests de charge et scénarios de stress pour les pipelines IA

Contrôle des coûts et gouvernance

  • Compréhension des facteurs de coûts des agents : appels API, mémoire, calcul et intégrations externes
  • Suivi des coûts au niveau de l'agent et mise en œuvre de modèles de répartition des coûts
  • Politiques d'automatisation pour prévenir la prolifération d'agents et la consommation de ressources inactives

Stratégies CI/CD et de déploiement pour les agents

  • Intégration des pipelines d'agents dans les systèmes CI/CD
  • Tests, gestion des versions et stratégies de retour arrière pour les mises à jour itératives des agents
  • Déploiements progressifs et mécanismes de déploiement sécurisés

Récupération après panne et ingénierie de la fiabilité

  • Conception pour la tolérance aux pannes et la dégradation gracieuse
  • Modèles de nouvelle tentative, d'expiration et de disjoncteur pour la fiabilité des agents
  • Réponse aux incidents et cadres d'analyse post-mortem pour l'exploitation de l'IA

Projet final (capstone)

  • Conception et déploiement d'un système d'IA agentique avec surveillance et suivi des coûts complets
  • Simulation de la charge, mesure des performances et optimisation de l'utilisation des ressources
  • Présentation de l'architecture finale et du tableau de bord de surveillance aux pairs

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Bonne compréhension du MLOps et des systèmes de machine learning en production
  • Expérience avec les déploiements conteneurisés (Docker/Kubernetes)
  • Familiarité avec l'optimisation des coûts cloud et les outils d'observabilité

Public cible

  • Ingénieurs MLOps
  • Ingénieurs de fiabilité des sites (SRE)
  • Chefs d'équipe en charge de l'infrastructure IA

Nombre de participants


Prix par participant

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