MLOps y LLMOps: Despliegue y Escalado de Modelos de IA

Transicionar la inteligencia artificial desde un notebook local a un sistema de producción confiable requiere un conjunto especializado de prácticas. Si deseas comprender cómo los principios modernos de ingeniería de software se aplican a los modelos de machine learning y modelos de lenguaje grandes, esta guía fundamental es tu punto de partida. A través de explicaciones claras y escritas, y ejemplos de código prácticos, aprenderás a diseñar, desplegar y monitorizar sistemas de IA escalables. Construirás una sólida comprensión del ciclo de vida completo tanto de los modelos tradicionales de machine learning (MLOps) como de los modelos modernos de lenguaje grandes (LLMOps). Lo que aprenderás: 1. Comprender los conceptos centrales de los ciclos de vida de los modelos, versionado y gestión de registros. 2. Configurar pipelines de integración continua y entrega continua (CI/CD) adaptados para machine learning. 3. Desplegar modelos de lenguaje grandes utilizando arquitecturas modernas de generación aumentada por recuperación (RAG). 4. Monitorizar el rendimiento del modelo, rastrear la deriva de datos e implementar prácticas modernas de observabilidad. 5. Aplicar estrategias de escalado para manejar inferencias de alto rendimiento de manera eficiente. El curso comienza con definiciones fundamentales de MLOps y LLMOps, estableciendo terminología clave antes de guiarte a través de pipelines de despliegue, orquestación y monitorización en tiempo real. Progresarás desde el empaquetado básico de modelos hasta la gestión de flujos de trabajo de IA complejos y listos para producción. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores de software que son nuevos en la operacionalización de IA. No se requiere experiencia previa en DevOps, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comienza a leer hoy mismo para cerrar la brecha entre el desarrollo de IA y la ingeniería de grado de producción.