Despliegue de Modelos Abiertos y LLMs

Los modelos de código abierto ofrecen una privacidad, personalización y control de costos inigualables, pero alojarlos tú mismo requiere una comprensión sólida de los pipelines de despliegue. Este curso basado en texto te guía a través de los conceptos fundamentales y los pasos prácticos necesarios para llevar modelos de peso abierto a producción. Pasarás de usar APIs de código cerrado a servir, gestionar y escalar tus propios modelos abiertos, dándote control total sobre tu infraestructura de IA. En este curso, tú: 1. Comprenderás la arquitectura fundamental de los modelos de peso abierto y cómo difieren de las APIs propietarias. 2. Configurarás entornos locales y en la nube para ejecutar modelos de manera eficiente utilizando herramientas modernas de contenedorización. 3. Construirás puntos finales de API listos para producción alrededor de modelos abiertos utilizando frameworks web ligeros. 4. Aplicarás técnicas de optimización como la cuantización para ejecutar modelos grandes en hardware limitado. 5. Implementarás patrones básicos de Generación Aumentada por Recuperación (Retrieval-Augmented Generation) para conectar tus modelos desplegados a datos externos. 6. Supervisarás el rendimiento del modelo, la latencia y el consumo de recursos. El curso comienza con la terminología esencial y los requisitos de hardware antes de pasar a explicaciones escritas paso a paso, fragmentos de código y estrategias de optimización. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, ingenieros y creadores técnicos que son nuevos en el despliegue de machine learning, sin requerir experiencia previa en DevOps o ingeniería de IA. Comienza a construir tu pipeline de IA autoalojado hoy mismo.