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Guía de Mejores Prácticas en Producción

Domina las prácticas de ingeniería que separan un prototipo AI de un sistema en producción. Esta guía te lleva de una app LLM sin tests ni guardrails a un sistema production-ready con test coverage completo, validación de inputs/outputs, logging estructurado con cost tracking, arquitectura limpia y capa de reliability. Diseñada para AI Engineers que ya construyen aplicaciones LLM funcionales y necesitan profesionalizarlas antes del deployment. 8 módulos progresivos, 8 proyectos prácticos y un sistema integrador portfolio-worthy.

64
lecciones
8
módulos
Inglés · Español
disponible en
Sí
certificado
Incluido en el Club
acceso
NIEVA

Resultados

Lo que vas a poder hacer

  • Configurar infraestructura de testing profesional para aplicaciones LLM con pytest fixtures y markers
  • Escribir unit tests que mockean LLM responses y validan prompts como contratos de comportamiento
  • Manejar outputs no-determinísticos con semantic similarity assertions y property-based testing
  • Implementar pipelines de guardrails con input sanitization, defensa contra prompt injection y output validation
  • Detectar y redactar PII en inputs y outputs de LLMs
  • Configurar structured logging con correlation IDs, token tracking y cost monitoring
  • Aplicar clean architecture patterns específicos para aplicaciones AI (separación prompt/logic/infra)
  • Construir capas de reliability con retry, circuit breakers, rate limiting y fallback strategies

Antes de empezar

Qué necesitas traer

Es para ti si...

  • AI Engineers que han construido aplicaciones LLM funcionales y necesitan prepararlas para deployment en producción
  • Desarrolladores backend agregando features de AI que necesitan testing profesional y estándares de code quality
  • Tech leads preparando equipos para deployar sistemas AI con guardrails y observability apropiados
  • Startups transicionando MVPs de AI a productos production-ready con requisitos de reliability
  • Developers que quieren diferenciarse con prácticas profesionales de AI engineering

Requisitos y materiales

  • Python intermedio (OOP, decorators, type hints, Pydantic básico)
  • Experiencia con REST APIs (FastAPI o similar)
  • Uso básico de LLMs (OpenAI API o equivalente)
  • Conceptos de evaluación de la Guía #12 (métricas, golden datasets, medición de calidad)
  • Familiaridad básica con pytest (ejecutar tests, assertions simples)

Contenido

El temario, módulo por módulo

Abre cualquiera para ver sus lecciones.

  • 1. Introducción al Módulo: Testing Fundamentals para AI
  • 2. Por qué AI Necesita Testing Diferente
  • 3. Configuración de pytest para Apps AI
  • 4. Anatomía del Test: Arrange-Act-Assert para LLM
  • 5. Fixtures para Apps LLM
  • 6. Taxonomía de Tests: Smoke, Contract, Behavioral, Regression
  • 7. Proyecto: Test Suite Setup
  • 8. Troubleshooting y Resumen del Módulo 1

  • 1. Introducción: Unit Testing LLM Applications
  • 2. Mocking de Respuestas LLM
  • 3. Prompt Contract Tests
  • 4. Snapshot Testing
  • 5. Testing Parsers y Output Processors
  • 6. Fixture Factories
  • 7. Proyecto: Prompt Contract Tests
  • 8. Resumen y Troubleshooting del Módulo 2

  • 1. Introducción: Integration Testing para AI
  • 2. Tests End-to-End
  • 3. LLM Real vs Mocks: Decision Framework
  • 4. Semantic Similarity Assertions
  • 5. Property-Based Testing
  • 6. Flaky Test Management
  • 7. Proyecto: Integration Test Suite
  • 8. Resumen y Troubleshooting del Módulo 3

  • 1. Introducción a Guardrails
  • 2. Input Sanitization
  • 3. Prompt Injection Defense
  • 4. Output Validation con Pydantic
  • 5. Content Filtering
  • 6. PII Detection y Redaction
  • 7. Proyecto: Guardrails Pipeline
  • 8. Resumen y Troubleshooting del Módulo 4

  • 1. Introducción: Structured Logging para AI
  • 2. Estrategias de Logging para LLM
  • 3. Request Tracing con Correlation IDs
  • 4. Token y Cost Tracking
  • 5. JSON Logs con structlog
  • 6. Debugging de Sistemas No-Determinísticos
  • 7. Proyecto: AI Logging System
  • 8. Resumen y Troubleshooting del Módulo 5

  • 1. Introducción: Code Quality para AI
  • 2. Clean Architecture para AI
  • 3. Separation of Concerns
  • 4. Config Management
  • 5. Dependency Injection para LLM Providers
  • 6. Environment Management
  • 7. Proyecto: Refactored AI App
  • 8. Resumen y Troubleshooting del Módulo 6

  • 1. Introducción: Reliability Patterns
  • 2. Error Handling para LLM APIs
  • 3. Retry con Exponential Backoff
  • 4. Circuit Breakers
  • 5. Rate Limiting
  • 6. Fallbacks y Health Checks
  • 7. Proyecto: Reliability Layer
  • 8. Resumen y Troubleshooting del Módulo 7

  • 1. Production Checklist
  • 2. Deployment Strategies
  • 3. Pre-Launch Validation
  • 4. Integrar Testing, Guardrails, Logging y Reliability
  • 5. Proyecto: Production AI System
  • 6. Performance Baselines
  • 7. Runbook Operacional
  • 8. Resumen y Cierre de la Guía

Dónde encaja

Esta guía es parte de algo más grande

Se estudia dentro de estos programas, con acompañamiento y fechas.

AI Engineering Bootcamp [January 2026]AI Engineering Bootcamp [Agosto 2026]

Dudas frecuentes

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