Selección, Despliegue y Evaluación de Modelos de Azure AI Foundry

Seleccionar el modelo fundacional adecuado para tu aplicación de software puede ser abrumador con cientos de opciones disponibles. Este curso basado en texto te guía a través del ciclo de vida completo de elección, lanzamiento y evaluación de modelos utilizando el portal AI Foundry. Al leer nuestras explicaciones estructuradas y revisar ejemplos prácticos de configuración, ganarás la confianza para integrar modelos de IA generativa de primer nivel en tus flujos de trabajo. Pasarás de adivinar qué modelo funciona mejor a tomar decisiones basadas en datos y métricas de rendimiento claras. Lo que aprenderás: Selecciona el modelo fundacional ideal comparando benchmarks y capacidades en el catálogo de modelos; Despliega modelos en endpoints en tiempo real para una integración fluida de aplicaciones; Evalúa el rendimiento del modelo utilizando tanto prompts de prueba manuales como pipelines de evaluación automatizados; Aplica métricas clave de evaluación como precisión, latencia y coherencia para medir la calidad del modelo; Comprende los conceptos modernos de evaluación de LLM, incluyendo LLM-como-juez y barreras de seguridad de IA responsable. El curso comienza con conceptos fundamentales de hubs de modelos y benchmarking, luego te guía a través de estrategias de despliegue paso a paso, y concluye con técnicas avanzadas de evaluación manual y automatizada. Este curso está diseñado para ingenieros de IA principiantes, desarrolladores y gerentes de producto que desean comprender el ciclo de vida del modelo. No se requiere experiencia previa en machine learning. Empieza a leer hoy mismo para dominar los aspectos esenciales de la gestión de modelos de IA.