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Temario del curso
Comprensión de la arquitectura de Mastra y conceptos operativos
- Componentes principales y sus roles en producción
- Patrones de integración soportados para entornos empresariales
- Consideraciones de seguridad y gobernanza
Preparación de entornos para la implementación de agentes
- Configuración de entornos de ejecución de contenedores
- Preparación de clústeres de Kubernetes para cargas de trabajo de agentes de IA
- Gestión de secretos, credenciales y almacenes de configuración
Implementación de agentes de IA de Mastra
- Empaquetado de agentes para su implementación
- Uso de GitOps y CI/CD para entrega automatizada
- Validación de implementaciones mediante pruebas estructuradas
Estrategias de escalado para agentes de IA en producción
- Patrones de escalado horizontal
- Escalado automático con HPA, KEDA y desencadenadores basados en eventos
- Estrategias de distribución de carga y manejo de solicitudes
Observabilidad, monitoreo y registro para agentes de IA
- Mejores prácticas de instrumentación de telemetría
- Integración de Prometheus, Grafana y pilas de registro
- Seguimiento del rendimiento, la deriva y las anomalías operativas de los agentes
Optimización del rendimiento y eficiencia de recursos
- Perfilado de cargas de trabajo de agentes
- Mejora del rendimiento de inferencia y reducción de latencia
- Enfoques de optimización de costos para implementaciones de agentes a gran escala
Fiabilidad, resiliencia y manejo de fallos
- Diseño para resiliencia bajo carga
- Implementación de interrupción de circuitos, reintentos y limitación de tasa
- Planificación de recuperación ante desastres para sistemas basados en agentes
Integración de Mastra en ecosistemas empresariales
- Interfaz con APIs, pipelines de datos y buses de eventos
- Alineación de implementaciones de agentes con DevSecOps empresarial
- Adaptación de arquitecturas a entornos de plataforma existentes
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión de la contenerización y la orquestación
- Experiencia con flujos de trabajo de CI/CD
- Conocimiento de los conceptos de implementación de modelos de IA
Público Objetivo
- Ingenieros de DevOps
- Desarrolladores backend
- Ingenieros de plataforma responsables de cargas de trabajo de IA
21 Horas