Monitoreo de Aplicaciones de IA Generativa con Azure AI Foundry

Desplegar una aplicación de IA generativa es solo el primer paso; mantenerla rentable, rápida y precisa requiere una supervisión continua. Comprender cómo rastrear y evaluar el comportamiento del modelo en producción es esencial para generar confianza y gestionar los costos operativos. Este curso, solo de texto, lo guiará a través de los conceptos fundamentales de la observabilidad de LLM y el monitoreo de IA generativa. Aprenderá a configurar sistemas de rastreo, interpretar métricas de rendimiento e implementar estrategias de evaluación para garantizar que sus aplicaciones sigan siendo robustas, seguras y eficientes. Lo que aprenderá: Comprender los principios básicos de la observabilidad de LLM y el rastreo de rendimiento; Rastrear métricas operativas clave, incluido el consumo de tokens, la latencia y los costos de la API; Evaluar la calidad de la respuesta del modelo utilizando métricas modernas como la fundamentación y la relevancia en flujos de trabajo de RAG; Configurar Azure AI Foundry para monitorear el estado de la aplicación y detectar anomalías; Analizar las compensaciones entre costo y rendimiento para optimizar las decisiones de implementación; Implementar estrategias de registro para capturar de forma segura las interacciones del usuario y las salidas del modelo. El curso comienza con definiciones fundamentales de monitoreo de IA antes de repasar guías de configuración paso a paso, paneles de métricas y escenarios de optimización prácticos. Practicará a través de ejercicios escritos y recorridos conceptuales diseñados para desarrollar habilidades de monitoreo del mundo real. Este curso está diseñado para desarrolladores de IA principiantes, gerentes de productos y entusiastas de la nube que buscan administrar implementaciones de IA generativa. No se requiere experiencia previa en monitoreo. Comience a leer hoy mismo para dominar los elementos esenciales de la observabilidad de IA generativa y mantener sus aplicaciones funcionando sin problemas.