Orquestación de IA: De Modelos Locales a Despliegue en la Nube

Conectar modelos de IA a aplicaciones del mundo real requiere más que ejecutar un prompt básico. Los desarrolladores necesitan saber cómo orquestar modelos localmente para el desarrollo y escalarlos de forma segura a la nube para producción. Este curso basado en texto te guía a través de los conceptos fundamentales de la orquestación de IA, ayudándote a pasar de ejecutar modelos de código abierto en tu propia máquina a desplegar flujos de trabajo de IA robustos y conectados a la nube que utilizan fuentes de datos externas. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de orquestación de IA y arquitecturas de modelos - Configurar entornos locales para ejecutar modelos de lenguaje de código abierto de manera eficiente - Aplicar patrones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para conectar modelos a datos personalizados - Integrar bases de datos vectoriales para gestionar y consultar embeddings semánticos - Desplegar flujos de trabajo de IA en entornos de nube utilizando conceptos básicos de contenerización - Practicar estrategias básicas de ingeniería de prompts y evaluación de modelos Comenzarás con la terminología central y la configuración local antes de pasar paso a paso a la recuperación de datos, la construcción de pipelines y las estrategias de despliegue en la nube. A través de explicaciones escritas estructuradas y fragmentos de código prácticos, construirás una sólida comprensión de la infraestructura moderna de IA. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, administradores de sistemas y entusiastas de la tecnología que son nuevos en la ingeniería de IA, sin requerir experiencia previa en machine learning. Comienza tu viaje en la orquestación de IA hoy y aprende a cerrar la brecha entre el desarrollo local y la producción en la nube.