Clase magistral de LLMOps 2025: IA generativa - MLOps - AIOps

Publicado: miércoles, ago. 20, 2025 - Post actualizado: miércoles, ago. 20, 2025

Categoría: Programación Y Desarrollo Udemy

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LLMOps Masterclass 2025 - Generative AI - MLOps - AIOps

Desbloquee el futuro: Domine la IA generativa, MLOps, AIOps - LLMOps con IA abierta y modelos de caras abrazadas Implemente en producción

Este curso tiene un peso aproximado de (10 GB)

Lo que aprenderás

• Obtenga una comprensión profunda de la IA generativa, incluido su impacto en la vida diaria y las aplicaciones del mundo real.

• Explore conceptos fundamentales como los niveles de IA, los tipos y la diferencia entre modelos generativos y discriminativos.

• Obtenga información sobre ingeniería rápida, incluida su arquitectura, componentes y técnicas para la generación rápida.

• Comprender los detalles técnicos del Modelo de Lenguaje (LLM), su proceso de entrenamiento y sus aplicaciones empresariales.

• Desarrolle experiencia práctica creando aplicaciones LLM utilizando ChatGPT y Hugging Face Library.

• Domine el arte de empaquetar e implementar aplicaciones de IA utilizando tecnologías como FastAPI, Docker y Kubernetes.

• Implemente canalizaciones de integración continua y despliegue continuo (CI/CD) utilizando GitHub Actions, garantizando una gestión eficiente del proyecto.

• Explorar técnicas de monitoreo para modelos LLM en producción, asegurando su confiabilidad y desempeño.

• Adquiera los conceptos básicos esenciales de LLMOps, incluidos los sistemas de control de versiones, la configuración de Git y las demostraciones de CICD.

• Prepárese para los estándares de la industria y las mejores prácticas en el desarrollo y las operaciones de IA, garantizando la preparación para los desafíos del mundo real.

Requisitos

• Comprensión básica de la inteligencia artificial: la familiaridad con los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial, incluido el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, proporcionará una base sólida para el curso.

• Competencia en programación: Es muy recomendable tener competencia en al menos un lenguaje de programación como Python, ya que muchos ejercicios y proyectos prácticos implicarán codificación.

• Conocimiento de la interfaz de línea de comandos (CLI): una comprensión básica del trabajo con la interfaz de línea de comandos será beneficiosa para ejecutar comandos y administrar aplicaciones a lo largo del curso.

• Familiaridad con Git: comprender los conceptos básicos de los sistemas de control de versiones y las operaciones de Git será útil para administrar repositorios de proyectos y colaborar con pares.

• Conceptos básicos de computación en la nube: una comprensión básica de los conceptos de computación en la nube, particularmente con plataformas como Google Cloud Platform (GCP), será beneficiosa para implementar aplicaciones y trabajar con Kubernetes.

• Si bien no es obligatorio, cumplir con estos prerrequisitos mejorará la experiencia de aprendizaje y garantizará que los estudiantes puedan involucrarse plenamente con los materiales del curso y los ejercicios prácticos. Además, una sólida disposición para aprender y explorar nuevas tecnologías es esencial para el éxito en la Masterclass de LLMOps 2024.

Descripción

Descubra el potencial de la IA generativa con nuestro curso completo, " LLMOps - Generative AI - MLOps - AIOps Masterclass 2025 " Desde la comprensión de los fundamentos hasta la implementación de aplicaciones avanzadas, este curso le proporciona el conocimiento y las habilidades para prosperar en la era de la inteligencia artificial.

Así es como se ve tu recorrido de aprendizaje (sección por sección):

• Introducción al curso: Sumérgete en el mundo de LLM Ops con “Introducción a LLM Ops con Ingeniería Rápida”. Adquiere conocimientos sobre los fundamentos de LLM Operations y la importancia de la Ingeniería Rápida.

• Navegando el Tsunami de la IA Generativa: Explore el profundo impacto de la IA Generativa en la vida cotidiana. Desde comprender los fundamentos de la IA hasta explorar sus diversas aplicaciones, adquiera conocimientos esenciales a través de módulos como “Impacto de la IA Generativa en la Vida Cotidiana” y “Aplicaciones Reales de la IA Generativa”.

• Introducción a la IA Generativa: Profundice en los conceptos de la IA Generativa con módulos que abarcan temas como “Modelos Generativos vs. Discriminativos” y “Aplicaciones Reales de la IA Generativa”. Adquiera experiencia práctica y descubra el potencial de esta tecnología transformadora.

• Ingeniería de Prompt: Descubra los secretos de la Ingeniería de Prompt y comprenda su gran popularidad a nivel mundial. Aprenda sobre la arquitectura, los componentes, las estrategias y las técnicas de la Generación de Prompt a través de módulos completos diseñados para una implementación práctica.

• Detalles técnicos del Máster en Derecho (LLM): Adquiera una comprensión profunda del LLM y sus principios subyacentes. Explore temas como la formación LLM, las aplicaciones empresariales y la idea detrás del LLM a través de módulos detallados diseñados para mejorar su experiencia técnica.

• Proyecto 1 - Desarrollo de una aplicación LLM con ChatGPT: Pon en práctica tus conocimientos y emprende un proyecto para desarrollar una aplicación LLM con ChatGPT. Desde los prerrequisitos hasta la implementación, este proyecto te guiará en cada paso del proceso, garantizando un aprendizaje práctico.

• Empaquetado de aplicaciones de IA/LLM: Aprenda a empaquetar e implementar aplicaciones de IA eficientemente con módulos que abarcan FastAPI, Docker y más. Domine la contenedorización y agilice su proceso de implementación con prácticas estándar de la industria.

• Implementación de aplicaciones de contenedores con Kubernetes: Descubra el poder de Kubernetes para implementar y orquestar aplicaciones en contenedores. Desde la instalación hasta el escalado, aprenda los pormenores de la implementación de Kubernetes y mejore su dominio de la gestión de contenedores.

• Acciones de GitHub: Explora las capacidades de las Acciones de GitHub para automatizar flujos de trabajo y mejorar la colaboración. Desde la introducción hasta la implementación, domina el arte de configurar flujos de trabajo adaptados a tus casos de uso específicos.

• Configuración de Kubernetes en Google Cloud: Aprovecha el potencial de Google Cloud Platform para la implementación de Kubernetes. Desde la configuración de tu cuenta hasta la prueba de archivos de implementación, obtén información práctica sobre la ejecución de aplicaciones en clústeres de GKE.

• Implementa CI/CD con GitHub Actions - GKE: Optimiza tu flujo de desarrollo con integración continua e implementación continua. Aprende a configurar GitHub Secrets, cumple con los estándares del sector y optimiza tu proceso de implementación para una gestión de proyectos fluida.

• Presentamos la Biblioteca de Caras Abrazadas: Descubra la versatilidad de la Biblioteca de Caras Abrazadas para crear aplicaciones de IA. Desde la clasificación de texto hasta el ajuste fino de modelos, explore las amplias posibilidades que ofrece este potente conjunto de herramientas.

• Project 2 - Building Generative AI App using Hugging Face: Put your Hugging Face skills to the test with a project focused on building a Generative AI application. From understanding text generation pipelines to setting up CI/CD pipelines, elevate your expertise in AI development.

• Monitoring of LLM Models in Production: Ensure the reliability and performance of LLM models in production with monitoring techniques. Explore platforms like WhyLabs and Langkit to gain insights into monitoring and optimizing LLM applications.

• LLMOps Basics: Master the basics of LLM Ops with modules covering version control systems, Git setup, and CICD demonstrations. Strengthen your foundation in LLM Ops and prepare yourself for advanced concepts.

Embark on your journey to mastering LLM Ops and stay ahead in the ever-evolving landscape of artificial intelligence. Join us today and unlock a world of endless possibilities.

¿Para quién es este curso?

• AI Enthusiasts: Individuals passionate about artificial intelligence and eager to explore advanced topics such as Generative AI and MLOps will find this course valuable in expanding their expertise.
• Data Scientists and Machine Learning Engineers: Professionals working in data science and machine learning roles who seek to deepen their understanding of AI operations, including model deployment, monitoring, and optimization, will benefit from this course.
• Software Engineers: Developers interested in incorporating AI technologies into their applications and understanding the operational aspects of AI model deployment and management will find this course highly relevant.
• AI Researchers: Researchers aiming to enhance their understanding of practical AI deployment and operations, particularly in the context of Generative AI, will gain valuable insights from this course.
• IT Professionals and DevOps Engineers: Professionals involved in IT operations and DevOps who wish to expand their skill set to include AI Ops and cloud-native technologies like Kubernetes will find this course beneficial for career advancement.
• Entrepreneurs and Innovators: Individuals seeking to leverage AI technologies to innovate and develop new products and services will gain valuable knowledge and practical skills for building and deploying AI applications.