Pag-deploy ng mga AI Agent: CI/CD, Versioning, at Evals โ€” WalkSelf

Pag-deploy ng mga AI Agent: CI/CD, Versioning, at Evals

I-transition ang iyong mga AI agent mula sa mga lokal na prototype patungo sa mga application na handa na para sa production sa pamamagitan ng pag-aaral ng CI/CD, mga evaluation framework, at mga modernong teknik sa observability.

โฑ 1 oras 40 min ๐Ÿ“š 11 aralin ๐ŸŽง Audio version

Tungkol sa kursong ito

Ang pagbuo ng isang AI agent ay unang hakbang pa lamang; ang pag-deploy nito nang may pagkakatiwalaan sa production ang tunay na hamon. Habang nagiging mas kumplikado ang mga AI application, kailangan ng mga developer ng matitibay na sistema para i-test, i-update, at i-monitor ang kanilang mga agent sa totoong mundo. Ang kursong ito ay nagbibigay ng isang structured na landas upang gawing operational ang iyong mga AI agent. Magsisimula ka sa mga pundasyong konsepto ng MLOps at magpapatuloy sa pagbuo ng mga automated pipeline, pag-version ng iyong mga prompt at model, at pag-set up ng mga komprehensibong evaluation metric upang matiyak na ang iyong mga agent ay gumagana nang may consistency at kaligtasan. Ano ang iyong matututunan: โ€ข Maunawaan ang mga pundasyong konsepto ng MLOps at agentic AI architecture. โ€ข Mag-disenyo ng mga CI/CD pipeline na partikular na ginawa para sa pag-test at pag-deploy ng mga AI agent. โ€ข Mag-implementa ng mga evaluation framework (evals) upang sukatin ang accuracy, safety, at performance ng agent. โ€ข Pamahalaan ang version control para sa mga prompt, context data, at mga model parameter. โ€ข Mag-apply ng mga modernong observability pattern upang i-trace ang paggawa ng desisyon ng agent at i-monitor ang kalusugan ng production. โ€ข Magsanay sa pag-deploy ng matitibay at production-ready na mga AI workflow sa pamamagitan ng mga nakasulat na step-by-step na exercise. Ang daloy ng kurso ay lohikal mula sa mga pangunahing terminolohiya at setup hanggang sa mga advanced na deployment strategy. Magbabasa ka ng mga malinaw na paliwanag, susuriin ang mga makatotohanang code snippet, at tatapusin ang mga praktikal na nakasulat na exercise na tumutulad sa mga real-world production environment. Idinisenyo para sa mga baguhan at nagnanais na maging AI engineer, ang pundasyong tekstong ito ay hindi nangangailangan ng paunang karanasan sa MLOps o kumplikadong deployment infrastructure. Simulan ang pagbabasa ngayon upang punan ang puwang sa pagitan ng mga AI prototype at mga mapagkakatiwalaang production system.

Ang makukuha mo

  • ๐Ÿ“œ Certificate ng pagtatapos
    Idagdag sa LinkedIn profile mo
  • ๐ŸŽง Kasama ang audio version
    Mag-aral kahit saan โ€” hindi kailangan ng screen
  • โ™พ๏ธ Lifetime access
    Bumalik anumang oras, walang expiry
  • ๐Ÿ“ฑ Telepono o computer
    Gumagana saanman, kahit anong device
  • ๐Ÿ’ธ 14-day refund
    Walang tanong
  • โšก Maikli at focused
    1 oras 40 min ng practical content

Mga review (3)

Necati Aydฤฑn TR Verified learner
โ˜… 4 ยท 2026-06-16T15:15:58+00:00

Ajanlarฤฑ yerel denemelerden รงฤฑkarฤฑp gerรงek รผretime taลŸฤฑmanฤฑn yolunu nihayet รถฤŸrendim. ร–zellikle eval รงerรงeveleri ve sรผrรผmleme kฤฑsmฤฑ รงok iลŸime yaradฤฑ, gรถzlemlenebilirlik bรถlรผmรผnde birkaรง ek รถrnek olsaydฤฑ tam olurdu ama yine de kesinlikle tavsiye ederim.

Tuti Alawiyah ID Verified learner
โ˜… 5 ยท 2026-02-22T20:17:53+00:00

Selama ini agen saya cuma jalan di laptop sendiri dan tidak pernah berani saya bawa ke produksi. Setelah ikut kelas ini, saya akhirnya paham cara membangun pipeline CI/CD khusus untuk agen AI. Bagian tentang eval framework benar-benar membuka mata, karena sekarang saya bisa mengukur kualitas tiap versi sebelum deploy. Teknik observability yang diajarkan juga membantu saya melacak masalah saat agen berjalan. Versioning yang rapi membuat saya percaya diri merilis pembaruan tanpa takut merusak yang lama. Ini jembatan yang saya butuhkan dari prototipe ke aplikasi nyata.

Orly Levy IL Verified learner
โ˜… 5 ยท 2025-11-04T05:19:25+00:00

Getting an agent from a notebook into a real deployment was always the part that scared me, and this course took the fear out of it completely. The CI/CD walkthrough showed me how to automate testing every time I push a change, which I'd never done for an LLM app before. The evals chapter was the real gold though, because now I have actual numbers to compare versions instead of vibes. Setting up observability meant I could finally see what my agent was doing in production. Versioning everything cleanly gave me the confidence to ship updates without holding my breath. Easily the most production-focused agent material I've come across.

Magsulat ng review

โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†
Hihilingin naming mag-sign in ka pagkatapos โ€” ligtas ang draft mo.

Kinuha rin ng iba

Mga madalas itanong

Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +

Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.

Paano ako magbabayad? +

Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card โ€” secure na hinahawakan ng Stripe.

Pwede ba akong mag-refund? +

Oo โ€” full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.

Hanggang kailan ang access ko? +

Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course โ€” balikan mo kahit kailan.

Makakakuha ba ako ng certificate? +

Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.

Para sa mga learner sa
Tech Design Finance Marketing Healthcare Edukasyon Hospitality Manufacturing