Objetivo de aprendizaje: Llevar modelos y LLMs a producción con rigor de ingeniería: pipelines, despliegue, monitoreo, gobernanza y CI/CD · incluyendo lo específico de LLMs (LLMOps).
Ciclo de vida: versionado de datos/modelos (MLflow/DVC), feature stores, reproducibilidad
Despliegue: Docker, Kubernetes, serving; CI/CD y continuous training
LLMOps: prompts como código, RAG en producción, evals continuas, guardrails y costos
Monitoreo y gobernanza: drift, observabilidad, model registry, seguridad y cumplimiento
Temario semana a semana
W1Ciclo de vida: versionado de datos/modelos (MLflow/DVC), feature stores, reproducibilidad
W2Despliegue: Docker, Kubernetes, serving; CI/CD y continuous training
W3LLMOps: prompts como código, RAG en producción, evals continuas, guardrails y costos
W4Monitoreo y gobernanza: drift, observabilidad, model registry, seguridad y cumplimiento
9
Sesiones en vivo
27
Horas totales
22 Nov
Inicio · 2027
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