Optimización de Costos de LLM y Optimización de Flujos de Trabajo de IA

Desplegar Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) puede volverse rápidamente costoso e ineficiente sin la estrategia adecuada. Este curso basado en texto le enseña cómo equilibrar un alto rendimiento con prácticas económicas. Pasará de la integración básica de API a la construcción de flujos de trabajo de IA altamente optimizados y conscientes de los costos utilizando técnicas modernas de la industria. Lo que aprenderá: * Aprender conceptos fundamentales de LLM, modelos de precios y matemáticas de tokens; * Implementar estrategias de ingeniería de prompts para minimizar el uso de tokens sin perder calidad; * Aplicar mecanismos de caché para reutilizar salidas anteriores y reducir las llamadas a la API; * Configurar el enrutamiento de modelos y modelos de código abierto más pequeños para tareas más simples; * Explorar arquitecturas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para limitar la hinchazón de la ventana de contexto; * Diseñar flujos de trabajo de pipeline eficientes que optimicen el procesamiento de datos. El curso comienza con terminología esencial y métricas de costos antes de guiarlo a través de técnicas de optimización prácticas y patrones arquitectónicos modernos. Este curso está diseñado para principiantes, desarrolladores y profesionales curiosos por la tecnología que buscan construir aplicaciones de IA sostenibles; no se requiere experiencia previa en aprendizaje automático. Comience a leer hoy mismo para construir soluciones de IA más inteligentes, rápidas y asequibles.