LLMOps: De Prototipo a Producción
Domina el ciclo de vida completo de LLMs en producción: APIs, prompt engineering, RAG, vector databases, fine-tuning, evaluación, agentes, guardrails, observabilidad, deploy, escalabilidad y CI/CD.
Lecciones (19)
Introducción a LLMOps
Ciclo de vida de LLMs, MLOps vs LLMOps, ecosistema y herramientas.
Fundamentos de LLMs
Transformers, tokenización, parámetros, ventana de contexto y embeddings.
APIs de LLMs
OpenAI, Anthropic, retry, fallback, rate limiting y structured outputs.
Prompt Engineering Avanzado
Zero/few-shot, CoT, ReAct, ToT, prompt chaining y optimización.
Gestión de Prompts
Prompt registry, versionado, A/B testing y pipeline de evaluación.
RAG: Retrieval Augmented Generation
Pipeline RAG completo, chunking, hybrid search y evaluación.
Vector Databases
ChromaDB, pgvector, Pinecone, índices, namespaces e integración RAG.
Fine-Tuning de LLMs
Cuándo fine-tunear, preparación de datos, LoRA, QLoRA y evaluación.
Evaluación de LLMs
ROUGE, LLM-as-judge, comparación pairwise, RAGAS y regression testing.
Frameworks de Orquestación
LangChain, LlamaIndex, comparación y pipelines personalizados.
Agentes y Tool Calling
Arquitectura de agentes, function calling, ReAct y multi-agent.
Guardrails y Seguridad
OWASP Top 10 para LLMs, prompt injection, PII y filtrado de output.
Observabilidad y Monitoreo
Logging, tracing, métricas, LangSmith, Langfuse y alertas.
Gestión de Costos
Calculadora de costos, model routing, prompt caching y presupuesto.
Deploy de LLMs
API Gateway, vLLM, Ollama, Docker, serverless y GPU cloud.
Escalabilidad y Rendimiento
Streaming, batching, rate limiting, caché y load balancing.
CI/CD Pipelines para LLMs
Testing de prompts, versionado, canary deploy y rollback automatizado.
Casos de Uso en Producción
Chatbots RAG, búsqueda semántica, extracción de datos y asistentes.
Preguntas de Entrevista: LLMOps
RAG, evaluación, seguridad, costos, deploy y diseño de sistemas.
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