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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

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Acceso por bootcamp

Lo que aprenderás

✓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

¿Para quién es?

  • •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

  • •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 del curso

1Módulo 1: Testing Fundamentals para AI — Guía para el Creador8 lecciones
2Módulo 2: Unit Testing LLM Applications — Guía para el Creador8 lecciones
3Módulo 3: Integration Testing & Estrategias No-Determinísticas — Guía para el Creador8 lecciones
4Módulo 4: Guardrails — Input & Output Validation — Guía para el Creador8 lecciones
5Módulo 5: Structured Logging para AI Systems — Guía para el Creador8 lecciones
6Módulo 6: Code Quality Patterns para AI — Guía para el Creador8 lecciones
7Módulo 7: Reliability Patterns & Production Checklist — Guía para el Creador8 lecciones
8Módulo 8: Proyecto Integrador — Production-Ready AI System — Guía para el Creador8 lecciones
Reseñas

Lo que dicen los estudiantes

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