Fundamentos de LLMOps: Despliegue de LLMs con Jenkins, Docker y Kubernetes

Desplegar Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) en producción requiere más que solo escribir código; exige una infraestructura robusta, automatización y monitorización continua. Este curso basado en texto te guía a través de los conceptos centrales de LLMOps, ayudándote a transicionar de experimentos de IA locales a despliegues escalables y listos para la nube. Obtendrás una comprensión profunda de cómo contenerizar aplicaciones de LLMs, automatizar pipelines de despliegue y mantener el rendimiento del modelo en producción. Al estudiar patrones de despliegue del mundo real, aprenderás a gestionar la infraestructura de manera eficiente utilizando herramientas estándar de la industria y servicios en la nube. Lo que aprenderás: - Comprender los principios centrales de LLMOps, incluyendo el servicio de modelos, bases de datos vectoriales y arquitecturas de generación aumentada por recuperación (RAG). - Construir y empaquetar aplicaciones de LLMs utilizando FastAPI y contenedores Docker para un despliegue consistente. - Automatizar flujos de trabajo de entrega con pipelines CI/CD de Jenkins para agilizar las pruebas y el despliegue. - Orquestar aplicaciones de IA contenerizadas a escala utilizando la gestión de clústeres de Kubernetes. - Configurar la monitorización y observabilidad de producción utilizando Prometheus y Grafana para rastrear la latencia y el estado del modelo. - Desplegar modelos escalables en entornos de nube utilizando la infraestructura de AWS y GCP. El curso comienza con definiciones fundamentales de LLMOps y contenerización antes de avanzar a la automatización de pipelines, orquestación y monitorización de producción. Progresarás paso a paso a través de explicaciones escritas, desgloses conceptuales y escenarios de configuración prácticos. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, científicos de datos e ingenieros de MLOps aspirantes que desean aprender el despliegue en producción. No se requiere experiencia previa en DevOps o infraestructura en la nube, ya que construimos desde conceptos fundamentales. Comienza a leer hoy mismo para dominar la infraestructura detrás de las aplicaciones modernas de IA generativa.