🔧AI v produkci
Jak dostat AI z notebooku do produkce — spolehlivě, bezpečně a za rozumné peníze.
Co se naučíte
- Napojíte OpenAI i Anthropic API se streamingem a error handlingem
- Zavedete prompt management s verzováním a A/B testy
- Postavíte evaluační pipeline s automatickým scoringem
- Optimalizujete náklady pomocí cachingu, routingu a tier selection
- Nastavíte monitoring, alerting a quality dashboardy
- Implementujete bezpečnostní guardrails a compliance kontroly
Pro koho je kurz určený
Software inženýři, MLOps inženýři, tech leadi a architekti, kteří nasazují AI systémy do produkce.
Předpoklady
Obsah kurzu
Integrace AI API: OpenAI, Anthropic a lokální modely
SDK, streaming, error handling a retry logika — základy, bez kterých žádný produkční systém nepřežije první týden.
Prompt management: Prompty jako kód
Verzování, A/B testování a prompt registry — jak spravovat prompty, které žijí v produkci a mění se rychleji než kód.
Evaluace AI výstupů: Jak měřit kvalitu
Automatické skórování, human-in-the-loop a regresní testy — evaluační pipeline, bez které v produkci létáte naslepo.
Optimalizace nákladů: Token budgety a smart routing
Token budgety, prompt caching, model routing a tier selection — jak snížit náklady na AI o 50-80 % bez ztráty kvality.
Spolehlivost: Retries, fallbacky a graceful degradation
Retries s backoff, provider fallbacky, guardrails a circuit breakery — jak zajistit, že váš AI systém přežije realitu produkce.
Monitoring a observabilita AI systémů
Logging, alerting, drift detekce a quality dashboardy — jak zjistit, že váš AI systém funguje správně, dřív než si stěžují uživatelé.
Bezpečnost a compliance AI systémů
PII handling, data residency, SOC2 požadavky a red teaming — jak splnit bezpečnostní a regulatorní nároky na AI v produkci.
Nabízíme také živé workshopy a školení na míru pro týmy.
Více o školení pro týmy