Arquitectura de Microservicios para Aplicaciones de IA y LLM

Desplegar inteligencia artificial y Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) en producción requiere más que solo escribir un prompt; exige una arquitectura escalable y resiliente. Este curso basado en texto lo guiará a través de la transición de scripts monolíticos a microservicios modulares y listos para producción, adaptados para IA. Al leer las guías conceptuales y estudiar los ejemplos de código prácticos, comprenderá cómo estructurar, contenerizar y conectar servicios de IA. Ganará la confianza para diseñar sistemas que manejen cargas de trabajo pesadas de IA, gestionen los límites de tasa de la API y escalen sin problemas bajo carga. Lo que aprenderá: * Comprender los principios centrales de la arquitectura de microservicios y cómo se aplican a las cargas de trabajo de IA; * Diseñar endpoints de API robustos utilizando frameworks modernos de Python para servir modelos de aprendizaje automático y LLMs; * Implementar la contenerización básica para empaquetar sus servicios de IA para un despliegue consistente; * Configurar patrones de comunicación asíncrona para manejar tareas de inferencia de IA de larga duración; * Aplicar estrategias de limitación de tasa, caché y manejo de errores para gestionar los costos de API de IA externas y el tiempo de inactividad; * Integrar búsquedas en bases de datos vectoriales y patrones de generación aumentada por recuperación en un flujo de trabajo de microservicios. El curso comienza con terminología fundamental, comparando el diseño monolítico con los microservicios, antes de pasar a recorridos escritos paso a paso de la contenerización, el diseño de API y las colas de mensajes asíncronas. Progresará de conceptos básicos a la lectura y análisis de patrones de arquitectura de grado de producción. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, científicos de datos y principiantes técnicos que desean transformar sus prototipos de IA en sistemas escalables. No se requiere experiencia previa con microservicios o contenerización, aunque una comprensión básica de Python es útil. Comience a leer hoy mismo para construir arquitecturas resilientes y listas para producción para sus aplicaciones de IA.