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課程簡介

進階 LangGraph 架構

  • 圖表拓撲模式:節點、邊、路由器、子圖表
  • 狀態建模:通道、訊息傳遞、持久化
  • 有向無環圖 (DAG) 與循環流程及分層組合

效能與最佳化

  • Python 中的並行與併發模式
  • 快取、批次處理、工具呼叫和串流
  • 成本控管與令牌預算策略

可靠性工程

  • 重試、逾時、退避機制和斷路器模式
  • 步驟的冪等性與去重
  • 使用本地或雲端儲存進行檢查點與恢復

複雜圖表除錯

  • 逐步執行與模擬運行
  • 狀態檢查與事件追蹤
  • 使用種子數據和 fixtures 複現生產環境問題

可觀測性與監控

  • 結構化日誌與分散式追蹤
  • 營運指標:延遲、可靠性、令牌使用量
  • 儀表板、警報和服務等級目標 (SLO) 追蹤

部署與運維

  • 將圖表打包為服務與容器
  • 配置管理與機密資料處理
  • 持續整合/持續部署 (CI/CD) 管道、發行版本與漸進式部署

品質、測試與安全性

  • 單元測試、情境測試與自動化評估工具
  • 防護網、內容過濾與個人識別資訊 (PII) 處理
  • 紅隊演練與混沌實驗以確保健壯性

總結與下一步

最低要求

  • 理解 Python 和非同步程式設計
  • 具備 LLM 應用程序開發經驗
  • 熟悉基本的 LangGraph 或 LangChain 概念

受眾

  • AI 平台工程師
  • AI DevOps
  • 負責運行生產級 LangGraph 系統的 ML 架構師
 35 小時

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

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