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コース概要
プロダクションでのエージェンシスシステムの基礎
- エージェンシーアーキテクチャ:ループ、ツール、メモリ、およびオーケストレーションレイヤー
- エージェントのライフサイクル:開発、デプロイメント、および継続的な運用
- プロダクション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メント
- スケーリングパターン:水平スケーリング対垂直スケーリング、並行処理、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バランス
監視と可観測性
- キーメトリクス:遅延、成功率、メモリ使用量、エージェントコール深さ
- エージェント活動とコールグラフの追跡
- Prometheus、OpenTelemetry、およびGrafanaを使用した可観測性のインストルメンテーション
ログ記録、監査、コンプライアンス
- 集中型ログ記録と構造化イベント収集
- エージェントワークフローのコンプライアンスと監査可能性
- デバッグ用に監査トレイルとリプレイメカニズムを設計する
パフォーマンスト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
- モデルキャッシュと軽量エンベディングによる高速な検索
- AIパイプラインのロードテストとストレスシナリオ
コスト制御とガバナンス
- エージェントコストドライバーの理解:APIコール、メモリ、コンピューティング、外部統合
- エージェントレベルのコスト追跡とチャージバックモデルの実装
- エージェントスプロールとアイドルリソース消費を防止する自動化ポリシー
CI/CDおよびエージェントの展開戦略
- エージェントパイプラインをCI/CDシステムに統合する。
- イテレーティブなエージェント更新のテスト、バージョン管理、およびロールバック戦略
- 進行展開と安全なデプロイメントメカニズム
故障回復と信頼性エンジニアリング
- 障害耐え性とグレースフルデグレーデーションのための設計
- エージェント信頼性のためのリトライ、タイムアウト、サーキットブレーカーパターン
- AIオペレーションのインシデント対応と事後分析フレームワーク
総仕上げプロジェクト
- 完全な監視とコスト追跡を備えたエージェンシAIシステムの構築とデプロイメント
- 負荷をシミュレートし、パフォーマンスを測定し、リソース使用量を最適化する。
- 最終アーキテクチャと監視ダッシュボードを同僚に提示する。
まとめと次の一歩
要求
- MLOpsおよびプロダクション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慣れ
対象者
- MLOpsエンジニア
- サイト信頼性エンジニア(SREs)
- AIインフラストラクチャを監督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)
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
機械翻訳
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
機械翻訳
実践的な演習
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Agentic AI in Multi-Agent Systems
機械翻訳