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Programa del Curso
Arquitectura Avanzada de LangGraph
- Patróns de topología del gráfico: nodos, bordes, enrutadores, subgrafos
- Modelado de estado: canales, paso de mensajes, persistencia
- DAG vs flujos cíclicos y composición jerárquica
Rendimiento y Optimización
- Patrones de paralelismo y concurrencia en Python
- Caché, lotes, llamadas a herramientas y streaming
- Controles de costos y estrategias de presupuestación de tokens
Ingeniería de Confianza
- Reintentos, tiempos de espera, retiro gradual y ruptura del circuito
- Idempotencia y deduplicación de pasos
- Puntos de control y recuperación utilizando almacenes locales o en la nube
Depurando Grafos Complejos
- Ejecución paso a paso y corridas secantes
- Inspección del estado y rastreo de eventos
- Reproducción de problemas de producción con semillas y arreglos fijos
Observabilidad y Monitoreo
- Registro estructurado y seguimiento distribuido
- Métricas operacionales: latencia, confiabilidad, uso de tokens
- Tableros de instrumentos, alertas y seguimiento a SLO
Implementación y Operaciones
- Empaquetado de gráficos como servicios y contenedores
- Gestión de configuraciones y manejo de secretos
- Ciclos CI/CD, implementaciones y canarios
Calidad, Pruebas y Seguridad
- Herramientas de evaluación unitaria, por escenario y automatizada
- Vallas protectoras, filtrado de contenido y manejo de datos PII
- Ejercicios del equipo rojo y experimentos de caos para robustez
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de Python y programación asíncrona
- Experiencia en el desarrollo de aplicaciones LLM
- Familiaridad con los conceptos básicos de LangGraph o LangChain
Publito Objetivo
- Ingenieros de plataformas de IA
- DevOps para IA
- Arquitectos de ML que manejan sistemas de producción LangGraph
35 Horas