Diseño de Arquitecturas de LLM en Producción

Mover un LLM de un prototipo de prompt simple a un sistema de producción confiable, seguro y escalable requiere una base arquitectónica sólida. Este curso basado en texto te guía a través de los principios centrales del diseño de infraestructura robusta de LLM sin perderse en jerga compleja. Pasarás de escribir llamadas API básicas a diseñar sistemas de LLM completos y listos para la empresa. A través de explicaciones escritas claras y patrones de diseño estructurados, comprenderás cómo equilibrar el costo, la latencia y la precisión para aplicaciones del mundo real. Lo que aprenderás: * Comprender la terminología fundamental de LLM, las etapas del ciclo de vida y los patrones clave de despliegue; * Diseñar pipelines de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para conectar LLMs con fuentes de datos externas; * Configurar bases de datos vectoriales para una búsqueda semántica y recuperación de contexto eficientes; * Aplicar prácticas modernas de MLOps para monitorear, evaluar y asegurar los resultados de LLM; * Implementar barreras de seguridad y estrategias de caché para optimizar el rendimiento y reducir los costos de API. La capacitación comienza con definiciones fundamentales y conceptos centrales de la infraestructura de IA generativa, luego progresa paso a paso a través de la integración de bases de datos, frameworks de orquestación y estrategias de monitoreo de producción. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, arquitectos de sistemas aspirantes y profesionales técnicos que son nuevos en la ingeniería de LLM y desean una introducción clara y sin requisitos previos al diseño de sistemas de IA. Comienza a leer hoy mismo para dominar los patrones arquitectónicos que impulsan las aplicaciones modernas de IA.