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コース概要
本番環境におけるエージェント型システムの基礎
- エージェント型アーキテクチャ: ループ、ツール、メモリ、およびオーケストレーション層
- エージェントのライフサイクル: 開発、デプロイ、および継続的な運用
- 本番スケールのエージェント管理の課題
インフラストラクチャとデプロイメントモデル
- コンテナ化およびクラウド環境でのエージェントのデプロイ
- スケーリングパターン: 水平スケーリングと垂直スケーリング、並行性、およびスロットリング
- マルチエージェントのオーケストレーションとワークロードのバランシング
監視と可観測性
- 主要なメトリクス: レイテンシ、成功率、メモリ使用量、およびエージェント呼び出し深度
- エージェントのアクティビティとコールグラフのトレース
- Prometheus、OpenTelemetry、Grafanaを使用して可観測性を計装する
ログ、監査、およびコンプライアンス
- 集中ログおよび構造化イベントの収集
- エージェント型ワークフローにおけるコンプライアンスと監査可能性
- デバッグのための監査トレイルとリプレイ機構の設計
パフォーマンスチューニングとリソース最適化
- 推論オーバーヘッドの削減とエージェントオーケストレーションサイクルの最適化
- より高速な検索のためのモデルキャッシュと軽量エンベディング
- AIパイプラインのロードテストとストレスシナリオ
コスト管理とガバナンス
- エージェントのコスト要因の理解: API呼び出し、メモリ、計算、および外部統合
- エージェントレベルのコストの追跡とチャージバックモデルの実装
- エージェントの肥大化とアイドルリソースの消費を防ぐ自動化ポリシー
エージェント向けCI/CDとロールアウト戦略
- エージェントパイプラインをCI/CDシステムに統合する
- 反復的なエージェント更新のためのテスト、バージョン管理、およびロールバック戦略
- 段階的なロールアウトと安全なデプロイメントメカニズム
障害からの回復と信頼性エンジニアリング
- フォールトレラントおよびグレースフルデグラデーションのための設計
- エージェントの信頼性のためのリトライ、タイムアウト、およびサーキットブレーカーパターン
- AIオペレーションのためのインシデントレスポンスと事後分析フレームワーク
キャップストーンプロジェクト
- 完全な監視とコスト追跡を備えたエージェント型AIシステムを構築し、デプロイする
- 負荷をシミュレートし、パフォーマンスを測定して、リソース使用量を最適化する
- 最終的なアーキテクチャと監視ダッシュボードを同僚にプレゼンテーションする
まとめと次のステップ
要求
- MLOpsおよび本番機械学習システムの深い理解
- コンテナ化デプロイメント(Docker/Kubernetes)の経験
- クラウドコスト最適化および可観測性ツールへの精通
対象読者
- MLOpsエンジニア
- サイト信頼性エンジニア(SRE)
- AIインフラストラクチャを管理するエンジニアリングマネージャー
21 時間
お客様の声 (3)
トレーナーは忍耐強く、とても親切です。彼はその分野に精通しています。
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
コース - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
機械翻訳
知識と実践の良いバランス
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Agentic AI for Enterprise Applications
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理論と実践、そして高レベルと低レベルの視点を組み合わせた内容
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
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