Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Arquitectura Avanzada de LangGraph
- Patrones de topología de grafos: nodos, aristas, routers y subgrafos.
- Modelado del estado: canales, intercambio de mensajes y persistencia.
- Flujos DAG frente a cíclicos y composición jerárquica.
Rendimiento y Optimización
- Patrones de paralelismo y concurrencia en Python.
- Caché, lotes (batching), llamadas a herramientas y streaming.
- Estrategias de control de costos y presupuestación de tokens.
Ingeniería de Fiabilidad
- Retries, timeouts, backoff y circuit breaking.
- Idempotencia y deduplicación de pasos.
- Checkpointing y recuperación usando almacenes locales o en la nube.
Depuración de Grafos Complejos
- Ejecución paso a paso y pruebas en seco (dry runs).
- Inspección del estado y rastreo de eventos.
- Reproducción de problemas en producción mediante seeds y fixtures.
Observabilidad y Monitoreo
- Logging estructurado y distributed tracing.
- Métricas operativas: latencia, fiabilidad y uso de tokens.
- Paneles de control (dashboards), alertas y seguimiento de SLOs.
Despliegue y Operaciones
- Empaquetado de grafos como servicios y contenedores.
- Gestión de configuración y manejo de secretos.
- Pipelines CI/CD, despliegues progresivos y despliegues tipo canary.
Calidad, Pruebas y Seguridad
- Pruebas unitarias, por escenarios y frameworks de evaluación automatizada.
- Barreras de protección (guardrails), filtrado de contenido y manejo de PII.
- Red teaming y experimentos de caos para la robustez.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de Python y programación asíncrona.
- Experiencia con el desarrollo de aplicaciones LLM.
- Conocimiento básico de los conceptos de LangGraph o LangChain.
Público Objetivo
- Ingenieros de plataformas de IA.
- Especialistas en DevOps para IA.
- Arquitectos de ML que gestionan sistemas LangGraph en producción.
35 Horas