Fundamentos de LLMOps en Azure Databricks

A medida que los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) transicionan de prototipos a producción, la gestión de su ciclo de vida se convierte en un desafío de ingeniería crítico. Este curso escrito te guía a través de la operacionalización eficiente de modelos de lenguaje utilizando plataformas de datos a escala en la nube. Pasarás de comprender conceptos básicos de LLM a estructurar pipelines completos y automatizados. Al leer ejemplos prácticos, aprenderás a gestionar prompts, rastrear versiones de modelos y desplegar aplicaciones LLM con confianza. Lo que aprenderás: 1. Comprender los conceptos fundamentales de LLMOps, la terminología y las etapas del ciclo de vida. 2. Configurar MLflow para rastrear prompts, parámetros y salidas de modelos. 3. Implementar arquitecturas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) utilizando bases de datos vectoriales. 4. Desplegar y servir LLMs como endpoints REST escalables dentro de Azure Databricks. 5. Monitorizar el rendimiento del modelo y las métricas de seguridad en entornos de producción. El currículo comienza con definiciones esenciales y principios básicos de LLMOps antes de guiarte a través de patrones prácticos de configuración, orquestación y monitorización. Estudiarás ejemplos de código estructurados y flujos de trabajo de despliegue paso a paso diseñados para aplicaciones del mundo real. Este curso está diseñado para ingenieros de datos, desarrolladores de software e ingenieros de machine learning aspirantes que son nuevos en las operaciones de LLM. No se requiere experiencia previa con Azure Databricks, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Empieza a leer hoy mismo para dominar lo esencial de los LLMOps modernos.