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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.
  • Caché, agrupación, llamadas a herramientas y streaming.
  • Estrategias de control de costes y presupuestación de tokens.

Ingeniería de Fiabilidad

  • Reintentos, tiempos de espera, retroceso exponencial y ruptura de circuitos.
  • 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 preliminares.
  • Inspección del estado y rastreo de eventos.
  • Reproducción de problemas en producción con semillas y accesorios.

Observabilidad y Monitoreo

  • Registro estructurado y trazado distribuido.
  • Métricas operativas: latencia, fiabilidad y uso de tokens.
  • Paneles de control, alertas y seguimiento de SLO.

Despliegue y Operaciones

  • Empaquetado de grafos como servicios y contenedores.
  • Gestión de configuración y manejo de secretos.
  • Pipelines de CI/CD, despliegues progresivos y canarios.

Calidad, Pruebas y Seguridad

  • Pruebas unitarias, por escenario y marcos automatizados de evaluación.
  • Cercados de seguridad, filtrado de contenido y manejo de información personal (PII).
  • Equipo rojo y experimentos de caos para la robustez.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de Python y programación asíncrona.
  • Experiencia en el desarrollo de aplicaciones LLM.
  • Familiaridad con los conceptos básicos de LangGraph o LangChain.

Audiencia

  • Ingenieros de plataformas de IA.
  • DevOps para IA.
  • Arquitectos de ML que gestionan sistemas LangGraph en producción.
 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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