Implementación de LLM: una guía práctica para LLMOps en producción

Publicado: domingo, ago. 24, 2025 - Post actualizado: domingo, ago. 24, 2025

Categoría: Programación Y Desarrollo Udemy

@ Consiguelogratis

Deploying LLMs: A Practical Guide to LLMOps in Production

Llama 3, GPT, ML-Ops, Ray, MLFlow, LoRa, AWQ, GPTQ, LLMOps, Despliegue, IA generativa, LLM, Atención paginada Flash, Costo

Lo que aprenderás

• Aprenda a configurar, configurar e implementar grandes modelos de lenguaje con precisión, garantizando un funcionamiento fluido en entornos de producción.

• Adquiera habilidades prácticas en ML-Ops con MLflow para una gestión e implementación de modelos efectiva.

• Realizar análisis de costo-beneficio y aplicar planificación estratégica para la gestión económica de proyectos de IA.

• Implemente las últimas técnicas de optimización y escalamiento de LLM para mejorar el rendimiento del modelo.

Requisitos

• Los estudiantes solo deben tener conocimientos básicos de aprendizaje automático y dominio de Python. El resto de los conceptos se explican en el curso.

Descripción

Bienvenido al curso donde aprenderá cómo implementar y escalar de manera efectiva modelos de lenguaje grandes en entornos de producción utilizando LLMOps y técnicas de vanguardia.

Este curso está diseñado para brindarle el conocimiento y las habilidades necesarias para utilizar modelos de aprendizaje automático de gran tamaño en el mundo real .

Por qué este curso es esencial para tu carrera

• Acelere su crecimiento profesional : adquiera habilidades demandadas que lo diferencien en el campo en rápida evolución de la IA y el aprendizaje automático.

• Impacto en el mundo real : aprenda a implementar modelos de IA que resuelvan desafíos comerciales reales e impulsen la innovación.

• Optimizar el rendimiento y los costos : dominar las técnicas para mejorar la eficiencia del modelo sin comprometer la calidad, garantizando una utilización óptima de los recursos.

• Manténgase a la vanguardia con técnicas de vanguardia : sumérjase en los últimos avances como Flash Attention, GPTQ, AWQ y más para mantener sus habilidades actualizadas.

Lo que aprenderás

1. Fundamentos de la implementación de IA

• Conceptos básicos de LLMOps : comprenda las operaciones detrás de la gestión de modelos de lenguaje grandes para una implementación sin inconvenientes.

• Evaluación de modelos : aprenda técnicas para garantizar que sus modelos sean precisos y confiables antes de ponerlos en funcionamiento.

• Ajuste del rendimiento : optimice sus modelos en términos de velocidad y eficiencia para satisfacer las demandas de producción.

2. Gestión avanzada de modelos con ML-Ops

• Dominio de MLflow : configure y utilice MLflow para un seguimiento de modelos, control de versiones y gestión del ciclo de vida eficaces.

• Mejores prácticas operativas : implementar estrategias ML-Ops para la integración y la implementación continuas (CI/CD) de modelos de IA.

• Integración segura : aprenda cómo incorporar estas prácticas de forma segura en las canalizaciones existentes.

3. Técnicas de implementación de última generación

• Estrategias de eficiencia : implementar lotes avanzados, lotes dinámicos y cuantificación para acelerar la inferencia del modelo.

• Optimizaciones de vanguardia : explore innovaciones como Flash Attention, Paged Attention, GPTQ, AWQ y LoRa para mejorar el rendimiento del modelo.

• Escalabilidad innovadora : utilice técnicas de escalabilidad avanzadas como ZeRO y DeepSpeed para manejar implementaciones a gran escala.

4. Economía de la inferencia del aprendizaje automático

• Optimización de costos : equilibre el rendimiento con la rentabilidad para maximizar el ROI.

• Planificación estratégica : comprender las implicaciones comerciales de las decisiones de implementación para tomar decisiones informadas.

5. Gestión de clústeres para escalabilidad

• Implementaciones distribuidas : domine las técnicas para implementar LLM en clústeres para lograr alta disponibilidad y escalabilidad.

• Flujo de datos distribuido con RabbitMQ : aprenda a gestionar el movimiento de datos a gran escala de manera eficiente.

• Escalamiento de recursos informáticos : implementar marcos para acelerar las cargas de trabajo de IA en múltiples máquinas.

¿Quién debería inscribirse?

• Ingenieros de aprendizaje automático : mejore su conjunto de herramientas de implementación con habilidades avanzadas en LLMOps y escalamiento de IA.

• Científicos de datos y profesionales de IA : realice la transición de sus modelos del desarrollo a la producción con confianza.

• Profesionales tecnológicos y desarrolladores : amplíe su experiencia en la implementación de IA para mantenerse competitivo en la industria tecnológica.

• Líderes y gerentes empresariales : obtengan conocimientos sobre los aspectos técnicos y económicos de la implementación de IA para la toma de decisiones estratégicas.

Beneficios del curso

• Experiencia práctica : participe en ejercicios prácticos y proyectos del mundo real para consolidar su aprendizaje.

• Orientación de expertos : aprenda de profesionales de la industria con amplia experiencia en la implementación de IA y aprendizaje automático.

• Avance profesional : equípese con habilidades muy buscadas en la industria tecnológica.

• Apoyo comunitario : Únase a una red de profesionales con ideas afines para colaborar y crecer juntos.

¿Por qué elegir este curso?

• Plan de estudios completo : cubre todo, desde los conceptos básicos previos a la implementación hasta técnicas de escalamiento avanzadas.

• Contenido actualizado : manténgase actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en la implementación de IA.

• Aprendizaje flexible : acceda a los materiales del curso en cualquier momento y en cualquier lugar y aprenda a su propio ritmo.

• Certificación : Reciba un certificado al finalizar para mostrar sus nuevas habilidades a los empleadores.

Preguntas frecuentes

P: ¿Necesito experiencia previa en IA o aprendizaje automático?

Se recomienda tener conocimientos básicos de aprendizaje automático. Sin embargo, el curso incluye módulos introductorios para ayudarle a ponerse al día.

P: ¿Cómo beneficiará este curso mi carrera?

R: Adquirirás habilidades prácticas en la implementación de modelos de IA, lo que te convertirá en un activo valioso para las organizaciones que buscan implementar soluciones de IA de manera efectiva.

P: ¿Este curso es adecuado para equipos?

R: ¡Por supuesto! El curso está diseñado para beneficiar tanto a personas como a equipos que buscan mejorar sus capacidades de implementación de IA.

Da el siguiente paso en tu viaje hacia la IA

No pierdas la oportunidad de dominar la implementación de grandes modelos lingüísticos y progresar en tu carrera. Inscríbete hoy y empieza a transformar la integración de los modelos de IA en aplicaciones del mundo real.

¡Inscríbete ahora y comienza tu viaje hacia el dominio de la implementación de IA!

Al inscribirte en este curso, estás invirtiendo en un futuro donde podrás implementar con confianza modelos de IA que generen un impacto significativo. Únete a nosotros y conviértete en un líder en el apasionante campo de la implementación de IA.

¿Para quién es este curso?

• Este curso está diseñado para profesionales de IA, científicos de datos, ingenieros de software y profesionales de negocios que buscan integrar IA en sus operaciones, ofreciendo conocimientos profundos sobre la implementación de modelos de lenguaje grandes con énfasis en la escalabilidad, la rentabilidad y ML-Ops, lo que lo hace valioso para cualquier empresa que busque aprovechar la IA para obtener una ventaja estratégica.