Diseño de Infraestructura Escalable de IA en la Nube

Escalar modelos de IA en la nube requiere más que solo potencia de cómputo bruta; exige un enfoque estratégico para el diseño de la infraestructura que mantenga los costos manejables y los sistemas confiables. Este curso basado en texto lo guiará a través de los principios fundamentales de la arquitectura de sistemas en la nube diseñados específicamente para cargas de trabajo de IA. Pasará de comprender los conceptos básicos de la nube a planificar con confianza arquitecturas sólidas que soporten pipelines de machine learning, modelos de lenguaje grandes y procesamiento de datos en tiempo real. Lo que aprenderá: * Comprender los componentes de hardware y software fundamentales de la infraestructura moderna de IA en la nube; * Diseñar pipelines de datos escalables e integrar bases de datos vectoriales para la generación aumentada por recuperación (RAG); * Configurar recursos de cómputo, incluidas GPUs y aceleradores especializados, para equilibrar el rendimiento y los costos operativos; * Implementar flujos de trabajo básicos de MLOps para el despliegue, monitoreo y escalado automatizado de modelos; * Aplicar las mejores prácticas para el control de costos, la seguridad y la alta disponibilidad en entornos empresariales en la nube. Comenzamos con la terminología clave y los conceptos arquitectónicos centrales de la nube antes de explorar patrones de diseño prácticos para el entrenamiento y servicio de modelos. A través de explicaciones escritas detalladas y desgloses conceptuales, aprenderá a tomar decisiones informadas sobre almacenamiento, cómputo y redes. Este curso está diseñado para aspirantes a arquitectos de la nube, administradores de sistemas y desarrolladores que buscan especializarse en infraestructura de IA, sin requerir experiencia previa en arquitectura de la nube. Comience a construir su conocimiento fundamental del diseño de IA en la nube hoy mismo.