LLMOps de código abierto: Creación e implementación de aplicaciones de IA

Las organizaciones se están moviendo cada vez más hacia la IA de código abierto para mantener el control sobre sus datos, privacidad e infraestructura.Este curso cubre la brecha entre comprender cómo funcionan los modelos de lenguaje grande (LLM) y desplegarlos en un entorno profesional utilizando un enfoque de código primero. Al leer explicaciones técnicas detalladas y analizar implementaciones de código, aprenderá a navegar por el ecosistema de arquitecturas de código abierto, optimizarlas para el rendimiento e integrarlas en aplicaciones de software funcionales. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura central de los transformadores y los modelos expertos escasos modernos - Implementar patrones de generación aumentada de recuperación (RAG) para conectar modelos a datos privados - Aplique técnicas de cuantización de modelos para ejecutar LLM de alto rendimiento en hardware accesible - Configurar herramientas de orquestación de código abierto para administrar la implementación y el escalado del modelo - Practique estrategias de ingeniería rápida y ajuste fino para mejorar la calidad de salida del modelo - Construya capas de API seguras y eficientes para servir modelos de IA a los usuarios finales El curso comienza con definiciones fundamentales y la historia del modelado de lenguaje antes de pasar a recorridos prácticos y escritos de flujos de trabajo y estrategias de implementación de LLMOps.Cada módulo se centra en explicaciones claras basadas en texto y fragmentos de código que puede aplicar inmediatamente. Este curso está diseñado para desarrolladores, entusiastas de los datos y mentes curiosas técnicas que son nuevas en las operaciones de IA.No se requiere experiencia previa con modelos de lenguaje grandes. Comience a construir su propia infraestructura de IA independiente hoy mismo.