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Temario del curso
Arquitectura avanzada de LangGraph
- Patrones de topología de grafos: nodos, bordes, enrutadores y subgrafos.
- Modelado del estado: canales, transmisión de mensajes y persistencia.
- Flujos DAG frente a cíclicos y composición jerárquica.
Rendimiento y optimización
- Patrones de paralelismo y concurrencia en Python.
- Almacenamiento en caché, procesamiento por lotes, invocación de herramientas y transmisión.
- Controles de costos y estrategias de presupuestación de tokens.
Ingeniería de fiabilidad
- Reintentos, tiempos de espera, retroceso exponencial y ruptura del circuito.
- Idempotencia y deduplicación de pasos.
- Puntos de control y recuperación utilizando almacenes locales o en la nube.
Depuración de grafos complejos
- Ejecución paso a paso y ensayos en seco.
- Inspección del estado y seguimiento de eventos.
- Reproducción de problemas de producción mediante semillas y datos de prueba.
Observabilidad y monitoreo
- Registro estructurado y trazado distribuido.
- Métricas operativas: latencia, fiabilidad y uso de tokens.
- Tableros, alertas y seguimiento de SLO.
Despliegue y operaciones
- Empaquetado de grafos como servicios y contenedores.
- Gestión de configuración y manejo de secretos.
- Pipelines CI/CD, lanzamientos progresivos y despliegues canario.
Calidad, pruebas y seguridad
- Muestras unitarias, por escenarios y marcos automatizados de evaluación.
- Barreras de protección, filtrado de contenido y manejo de PII (información de identificación personal).
- Equipos rojos y experimentos de caos para la robustez.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de Python y programación asíncrona.
- Experiencia en desarrollo de aplicaciones LLM.
- Conocimiento básico de los conceptos de LangGraph o LangChain.
Audiencia objetivo
- Ingenieros de plataformas de IA.
- Profesionales de DevOps para IA.
- Arquitectos de ML que manejan sistemas LangGraph en producción.
35 Horas