Experimentación, Despliegue y Fundamentos de IA Ética con LLM

Desplegar modelos de lenguaje grandes en producción requiere más que simples llamadas a API; exige experimentación rigurosa, servicio eficiente y un fuerte compromiso con la seguridad. Este curso te guía a través del ciclo de vida completo del desarrollo de LLM, desde la afinación inicial hasta el despliegue escalable y la alineación ética. Pasarás de la indicación básica a comprender cómo evaluar, optimizar y desplegar modelos sistemáticamente. A través de lecciones claras basadas en texto, aprenderás a configurar pipelines de prueba robustos, gestionar versiones de modelos e implementar barreras de seguridad para garantizar que tus aplicaciones de IA sean tanto de alto rendimiento como responsables. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de LLM, la afinación de hiperparámetros y las métricas de evaluación de modelos - Configurar Triton Inference Server para optimizar el rendimiento del modelo y minimizar la latencia - Implementar metodologías de control de versiones y pruebas A/B para actualizaciones de modelos sin problemas - Aplicar marcos de IA ética, barreras de seguridad y estrategias de mitigación de sesgos en producción - Explorar modelos de dominios especializados, incluyendo BioNeMo para aplicaciones de biotecnología - Diseñar pipelines de evaluación utilizando las mejores prácticas modernas de MLOps para rastrear la deriva del modelo El currículo comienza con definiciones centrales y conceptos de evaluación antes de progresar a configuraciones de despliegue prácticas y optimización avanzada de inferencia. Luego explorarás consideraciones éticas del mundo real y marcos de seguridad para garantizar un despliegue responsable. Este curso está diseñado para principiantes, desarrolladores y gerentes de producto que desean comprender el lado operativo de los LLM. No se requiere experiencia previa en despliegue de IA. Comienza a construir sistemas de IA confiables, de alto rendimiento y éticos hoy mismo.