Optimización de Sistemas GenAI: Monitorear, Medir y Mantener

Desplegar un modelo de IA generativa es solo el primer paso; mantenerlo preciso, rápido y rentable en producción es donde comienza el verdadero desafío. Comprender cómo monitorear y mantener estos sistemas asegura que permanezcan confiables y seguros con el tiempo. Este curso escrito lo guía a través de las metodologías esenciales de optimización del rendimiento de GenAI. Pasará del despliegue de modelos brutos al establecimiento de marcos operativos robustos que rastrean la salud del sistema, miden la calidad de la respuesta y controlan los costos operativos. Lo que aprenderá: * Comprender las métricas fundamentales de GenAI, incluido el seguimiento de latencia, uso de tokens y costos; * Implementar la observabilidad de LLM para detectar deriva, alucinaciones y degradación del rendimiento; * Evaluar sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) utilizando marcos de evaluación modernos; * Configurar barreras de seguridad y filtros de seguridad para mantener la alineación y seguridad de la salida; * Aplicar estrategias de mantenimiento sistemático para actualizar modelos y bases de datos vectoriales sin problemas. Comenzando con definiciones centrales y conceptos básicos de arquitectura, el curso avanza paso a paso a través de la configuración de puntos de referencia de evaluación y monitoreo de producción. Aprenderá a través de explicaciones escritas claras, análisis de escenarios prácticos y ejercicios conceptuales. Este curso está diseñado para principiantes, desarrolladores y administradores de sistemas que buscan gestionar aplicaciones de IA, sin requerir experiencia avanzada en aprendizaje automático. Comience a leer hoy para construir soluciones de IA generativa confiables y de alto rendimiento que resistan la prueba del tiempo.