Fundamentos de LLMOps: Desplegar, Versionar y Monitorear LLMs

A medida que los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) transforman el panorama tecnológico, la capacidad de llevar estos modelos a producción de manera confiable se está convirtiendo en una habilidad muy demandada. Este curso fundamental te guiará a través de las prácticas esenciales de LLMOps. Pasarás de comprender conceptos básicos de IA a gestionar con confianza el ciclo de vida de una aplicación de LLM, enfocándote en el despliegue, el monitoreo continuo y el control de versiones. Lo que aprenderás: • Comprender los principios fundamentales de LLMOps y en qué se diferencian del desarrollo de software tradicional. • Desplegar modelos de lenguaje grande en entornos de producción utilizando conceptos básicos de infraestructura como código moderna. • Implementar estrategias de monitoreo efectivas para realizar el seguimiento del rendimiento del modelo, la latencia y la calidad de las respuestas. • Gestionar el versionado de modelos y las variaciones de prompts para garantizar un comportamiento consistente y confiable de la aplicación. • Explorar patrones fundamentales de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y cómo mantenerlos en producción. • Aplicar prácticas básicas de seguridad y gestión de costos esenciales para ejecutar LLMs a escala. El curso comienza estableciendo la terminología clave y los conceptos fundamentales de las operaciones de aprendizaje automático antes de pasar a flujos de trabajo prácticos y escritos sobre despliegue y monitoreo. Diseñado completamente para principiantes, este curso no requiere experiencia previa en DevOps o aprendizaje automático. Comienza a leer hoy mismo para desarrollar tu experiencia en la gestión de aplicaciones de IA modernas.