Databricks MLOps y LLMOps con MLflow y OpenAI

Mover aplicaciones de machine learning e IA generativa desde la experimentación inicial a una producción confiable requiere prácticas operacionales estructuradas. Esta guía basada en texto te introduce a los principios centrales de MLOps y LLMOps utilizando Databricks, MLflow e integraciones de la API de OpenAI. Construirás una sólida comprensión de cómo orquestar pipelines de datos de extremo a extremo, gestionar el seguimiento de experimentos, desplegar modelos e implementar patrones de generación aumentada por recuperación con confianza. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de MLOps, LLMOps y el ecosistema Databricks - Rastrear parámetros, métricas y artefactos de machine learning sistemáticamente usando MLflow Tracking - Gestionar versiones de modelos y transiciones de etapas usando el MLflow Model Registry - Integrar modelos de OpenAI en flujos de trabajo de Databricks para generación de texto y flujos de trabajo de prompts - Construir pipelines fundamentales de generación aumentada por recuperación (RAG) con conceptos de búsqueda vectorial - Aplicar técnicas básicas de evaluación y monitoreo de modelos para mantener la confiabilidad del pipeline El curso comienza con terminología fundamental, fundamentos del espacio de trabajo de Databricks y conceptos centrales antes de progresar a recorridos de código prácticos para el registro de experimentos, la gobernanza de modelos y los pipelines de IA generativa. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, desarrolladores de software y practicantes de datos que desean comprender las operaciones de machine learning desde cero, sin requerir experiencia previa en MLOps. Comienza a leer hoy para aprender cómo se gestionan las aplicaciones modernas de machine learning y LLM en producción.