Construye un Stack de AI Privado Local: LLMs y RAG Auto-Hospedados

A medida que la AI se vuelve esencial para los flujos de trabajo modernos, enviar datos sensibles a proveedores de cloud públicos introduce riesgos de privacidad importantes. Ejecutar tu propio stack de AI local permite a tu equipo aprovechar modelos potentes mientras mantiene los datos propietarios completamente seguros. Este curso te guía a través de los conceptos fundamentales para configurar una infraestructura de AI privada y auto-hospedada. Explorarás cómo ejecutar Large Language Models (LLMs) localmente, construir gateways de API internos seguros e implementar Retrieval-Augmented Generation (RAG) para conectar la AI con tus documentos internos. Lo que aprenderás: - Comprender las diferencias principales entre los despliegues de AI basados en cloud y locales. - Configurar la infraestructura fundamental para el auto-hospedaje de modelos de lenguaje de gran tamaño. - Diseñar un pipeline de Retrieval-Augmented Generation (RAG) utilizando bases de datos vectoriales modernas. - Configurar un API gateway para gestionar y enrutar las solicitudes del equipo a tu AI local. - Aplicar conceptos fundamentales de containerization y MLOps para un despliegue confiable. - Practicar conceptos básicos de prompt engineering para optimizar los resultados de los modelos locales. El curso comienza con terminología esencial de AI y conceptos de arquitectura antes de pasar a estrategias de despliegue prácticas. Leerás a través de escenarios escritos paso a paso y ejemplos de configuración para entender cómo se conecta cada componente de un stack de AI privado. Diseñado para principiantes, aspirantes a ingenieros de plataformas y desarrolladores que buscan entender la infraestructura de AI, este curso no requiere experiencia previa en machine learning. Comienza a construir tu entorno de AI seguro y privado hoy mismo.