MLOps y LLMOps: Operacionalización de Machine Learning e IA Generativa

Llevar un modelo de machine learning o una aplicación de IA generativa desde un notebook local a un entorno de producción fiable requiere un conjunto especializado de prácticas. Este curso basado en texto le guiará a través de los principios esenciales de MLOps y LLMOps para operacionalizar con éxito sus soluciones de IA. Pasará de escribir código de modelo en bruto a diseñar pipelines de despliegue robustos, gestionar registros de modelos y configurar la monitorización continua. Estudiando explicaciones escritas claras y analizando ejemplos de configuración prácticos, comprenderá cómo mantener la fiabilidad del sistema, gestionar los costes de la API y garantizar un rendimiento constante de la IA. Lo que aprenderá: * Comprender el ciclo de vida central de las operaciones de machine learning e IA generativa (MLOps y LLMOps); * Desplegar modelos predictivos y modelos de lenguaje grandes (LLM) en endpoints de producción seguros; * Implementar patrones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y gestionar bases de datos vectoriales; * Configurar pipelines automatizados para el registro de modelos, versionado e integración continua; * Monitorizar sistemas de IA en producción para detectar deriva de datos, degradación del modelo y latencia; * Aplicar prácticas modernas de observabilidad para rastrear el uso de tokens de IA generativa y los costes de la API. El curso comienza con definiciones fundamentales de la operacionalización de IA antes de avanzar paso a paso a través de estrategias de despliegue, automatización de pipelines y monitorización de producción. Diseñado para desarrolladores principiantes, científicos de datos y administradores de sistemas que buscan ingresar al campo de las operaciones de IA, este curso no requiere experiencia previa en DevOps. Comience a leer hoy mismo para cerrar la brecha entre el desarrollo de IA y las operaciones listas para producción.