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Course Outline
고급 LangGraph 아키텍처
- 그래프 토폴로지 패턴: 노드, 엣지, 라우터, 서브그래프
- 상태 모델링: 채널, 메시지 전달, 지속성
- DAG vs 순환 흐름 및 계층적 구성
성능 및 최적화
- Python의 병렬성과 동시성 패턴
- 캐싱, 배치 처리, 도구 호출 및 스트리밍
- 비용 통제 및 토큰 예산 전략
신뢰성 엔지니어링
- 재시도, 타임아웃, 백오프 및 회로 차단
- 멱등성과 중복 제거
- 로컬 또는 클라우드 스토어를 사용하여 체크포인팅 및 복구
복잡한 그래프 디버깅
- 단계 실행 및 드라이 런
- 상태 검사 및 이벤트 추적
- 시드와 픽스처로 생산 환경 문제 재현
가시성 및 모니터링
- 구조화된 로깅 및 분산 추적
- 운영 지표: 지연 시간, 신뢰성, 토큰 사용량
- 대시보드, 경고 및 SLO 추적
배포 및 운영
- 그래프를 서비스 및 컨테이너로 패키징
- 구성 관리 및 시크릿 처리
- CI/CD 파이프라인, 롤아웃 및 캐니어
품질, 테스트 및 안전
- 유닛, 시나리오 및 자동화된 평가 하네스
- 가드레일, 콘텐츠 필터링 및 PII 처리
- 강건성을 위한 레드 팀 및 카오스 실험
요약 및 다음 단계
Requirements
- Python과 비동기 프로그래밍에 대한 이해
- LLM 애플리케이션 개발 경험
- 기본 LangGraph 또는 LangChain 개념에 대한 익숙함
대상
- AI 플랫폼 엔지니어
- AI를 위한 DevOps
- 제품용 LangGraph 시스템을 관리하는 ML 아키텍트
35 Hours