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GCP300AOPS

Formation Agent Operations sur Google Cloud

Dans cette formation, vous utiliserez vos connaissances en développement d'agents avec l'Agent Development Kit pour opérationnaliser des agents via Agent Operations (AgentOps) sur Google Cloud.

Après avoir examiné les défis de la gestion des agents en production et les cibles de déploiement, vous construirez des pipelines CI/CD pour les agents et exploiterez un écosystème de gestion d'artefacts gouverné. Vous implémenterez des systèmes d'évaluation avec le GenAI Evaluation Service et ADK, et appliquerez des solutions d'observabilité pour le débogage avec Cloud Logging et Cloud Trace. Vous intégrerez des garde-fous de sécurité contre les menaces spécifiques aux agents avec Model Armor et Sensitive Data Protection. Enfin, vous appliquerez des stratégies FinOps pour comprendre et gérer les coûts des agents.

Google Cloud
✓ Formation officielle Google CloudNiveau Avancé⏱️ 1 jour (7h)

Ce que vous allez apprendre

  • Optimiser l'efficacité et la cohérence des déploiements d'agents avec le CI/CD
  • Garantir la qualité des agents en implémentant et exploitant des systèmes d'évaluation
  • Exploiter les solutions d'observabilité pour le débogage et l'amélioration continue
  • Établir des garde-fous contre les menaces spécifiques aux agents
  • Construire et utiliser un écosystème de gestion d'artefacts gouverné
  • Appliquer des stratégies FinOps pour comprendre et gérer les coûts des agents

Prérequis

  • Avoir suivi « Deploy Multi-Agent Systems with Agent Development Kit and Agent Engine » (GCP300ADKAE) ou connaissances équivalentes
  • Python
  • Prompt engineering
  • Agent Development Kit

Public cible

  • Développeurs d'applications, Ingénieurs DevOps, Ingénieurs ML, Toute personne déployant des applications agentiques sur Google Cloud

Programme de la Formation

6 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs
  • Appréhender les défis de la gestion des agents en production
  • Définir les principes fondamentaux d'AgentOps
  • Concevoir l'architecture des opérations d'agents sur Google Cloud
Sujets abordés
  • →Défis de la gestion des agents en production
  • →Principes fondamentaux d'AgentOps
  • →AgentOps sur Google Cloud
Objectifs
  • Exploiter les outils et patterns CI/CD pour les solutions agentiques sur Google Cloud
  • Sélectionner la cible de déploiement pour les agents sur Google Cloud
  • Construire un pipeline CI/CD complet pour un agent
Sujets abordés
  • →Rappels sur le CI/CD
  • →Cibles de déploiement agentiques
  • →Outils et patterns CI/CD sur Google Cloud
  • →Automatisation avec Cloud Build
Activités

Lab : CI/CD pour agents sur Google Cloud

Objectifs
  • Identifier les défis adressés par l'observabilité
  • Instrumenter un agent ADK avec des logs structurés
  • Activer le traçage OpenTelemetry sur Agent Engine et Cloud Run
  • Exploiter BigQuery et Looker Studio pour la visualisation
Sujets abordés
  • →Rappels sur l'observabilité
  • →Journalisation avec les callbacks d'agents
  • →Journalisation et traçage avec OpenTelemetry
Activités

Lab : Instrumenter et déboguer des agents avec Cloud Logging et Cloud Trace

Objectifs
  • Effectuer la validation des réponses de modèles
  • Évaluer le comportement des agents, l'utilisation des outils et la trajectoire
  • Créer et gérer des evalsets avec l'interface web ADK
  • Évaluer des evalsets avec l'interface ADK, le CLI ou le code
  • Utiliser le Vertex AI Generative AI Evaluation Service
Sujets abordés
  • →Test des réponses de modèles d'IA générative
  • →Évaluation des réponses de modèles
Activités

Lab : Évaluer des agents avec ADK

Objectifs
  • Sécuriser les entrées et sorties du modèle avec Model Armor
  • Protéger les données sensibles avec Sensitive Data Protection et Model Armor
  • Sécuriser la connexion entre un utilisateur et un agent
Sujets abordés
  • →Sécurité du modèle et du contexte
  • →Accès des agents
Activités

Lab : Renforcer la sécurité IA avec Model Armor et Sensitive Data Protection

Objectifs
  • Identifier les principaux facteurs de coût des agents IA
  • Réduire les coûts de tokens et de modèles
  • Concevoir des systèmes d'agents efficaces en coût
  • Implémenter une boucle FinOps IA mesurable sur Google Cloud
Sujets abordés
  • →Principaux facteurs de coût des agents IA
  • →Systèmes agentiques efficaces en coût
  • →FinOps sur Google Cloud

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Processus Qualité

L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité

Méthodes pédagogiques mobilisées
  • Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
  • Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
  • Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
  • Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

  • Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
  • Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
  • Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.

Questions fréquentes

Vous devez avoir suivi « Deploy Multi-Agent Systems with Agent Development Kit and Agent Engine » (GCP300ADKAE) ou posséder des connaissances équivalentes. Une expérience en Python, en prompt engineering et avec l'Agent Development Kit est également nécessaire.
Elle s'adresse aux développeurs d'applications, ingénieurs DevOps, ingénieurs ML et à toute personne déployant des applications agentiques sur Google Cloud qui doit opérationnaliser et gérer des agents en production.
La formation comprend 4 labs pratiques : CI/CD pour agents sur Google Cloud, Instrumenter et déboguer des agents avec Cloud Logging et Cloud Trace, Évaluer des agents avec ADK, et Renforcer la sécurité IA avec Model Armor et Sensitive Data Protection.
La formation couvre Vertex AI, Vertex AI Agent Engine, Vertex AI Agents, Cloud Build, Cloud Logging, Cloud Trace, BigQuery, Looker Studio, Model Armor et Sensitive Data Protection.
AgentOps (Agent Operations) est la discipline d'opérationnalisation des agents IA en production. Elle couvre les pipelines CI/CD, l'observabilité, l'évaluation, les garde-fous de sécurité, la gestion d'artefacts et l'optimisation des coûts des systèmes agentiques.
Nos organismes de formation SFEIR SAS et SFEIR-Est sont certifiés Qualiopi pour les actions de formation, ce qui permet de solliciter une prise en charge par votre OPCO. L'acceptation du financement reste à la discrétion de votre OPCO. Contactez-nous pour obtenir un devis.

790€ € HT

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