Temario del curso
Comprensión de la arquitectura de Mastra y sus conceptos operativos
- Componentes principales y su función en entornos productivos
- Patrones de integración compatibles con entornos empresariales
- Consideraciones en materia de seguridad y gobernanza
Preparación de los entornos para el despliegue de agentes
- Configuración de entornos de ejecución contenerizados
- Preparación de clústeres Kubernetes para soportar cargas de trabajo de agentes de IA
- Gestión segura de secretos, credenciales y repositorios de configuración
Despliegue de agentes de IA con Mastra
- Empaquetado de agentes para su posterior despliegue
- Uso de GitOps y flujos CI/CD para automatizar el proceso de entrega
- Validación de los despliegues mediante pruebas estructuradas
Estrategias de escalado para agentes en producción
- Patrones de escalado horizontal
- Autoescalado mediante HPA, KEDA y disparadores basados en eventos
- Distribución de carga y mecanismos para gestionar solicitudes concurrentes
Observabilidad, monitorización y registro de actividades de los agentes de IA
- Prácticas recomendadas para la instrumentación de telemetría
- Integración con herramientas como Prometheus, Grafana y sistemas de registro
- Seguimiento del desempeño de los agentes, detección de desviaciones y anomalías operativas
Optimización del rendimiento y uso eficiente de recursos
- Perfilado detallado del uso de recursos por parte de los agentes
- Mejoras en el rendimiento de las inferencias y reducción de latencia
- Técnicas para optimizar costos al implementar gran cantidad de agentes
Fiabilidad, resiliencia y manejo de fallos en los sistemas
- Diseño orientado a la tolerancia ante altas cargas de trabajo
- Implementación de mecanismos como interrupción automática, reintentos y limitación de frecuencia
- Planificación de recuperación ante desastres para sistemas basados en agentes
Integración de Mastra con ecosistemas empresariales
- Conexión con APIs, pipelines de datos y buses de eventos
- Armonización del despliegue de agentes con prácticas DevSecOps empresariales
- Adaptación de la arquitectura a los entornos plataforma ya existentes
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de la contenerización y orquestación
- Experiencia previa en flujos CI/CD
- Conocimiento general sobre los conceptos de despliegue de modelos de IA
Público objetivo
- Ingenieros DevOps
- Desarrolladores backend
- Ingenieros de plataforma encargados del manejo de cargas de trabajo basadas en IA
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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