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

Number of participants


Price per participant

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