De Tokens a APIs: Despliegue de Modelos de NLP y Lenguaje

Mover modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de un entorno local a un sistema de producción confiable requiere una sólida comprensión tanto de los conceptos de IA como de la ingeniería de software. Este curso te guía a través de todo el ciclo de vida del despliegue de NLP, comenzando desde el procesamiento de texto fundamental hasta servicios web escalables. Pasarás de escribir scripts de texto simples a arquitectar APIs robustas y listas para producción que sirvan modelos de lenguaje. A través de lecciones estructuradas basadas en texto, aprenderás a manejar la tokenización de texto, gestionar la inferencia de modelos y desplegar tus aplicaciones utilizando frameworks modernos de contenedorización y API. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos fundamentales de NLP, la tokenización y cómo los modelos de lenguaje procesan el texto; * Construir APIs web de alto rendimiento para la inferencia de modelos usando Python y FastAPI; * Implementar pipelines modernos de NLP usando bibliotecas de transformadores y modelos pre-entrenados; * Configurar el almacenamiento vectorial y los conceptos básicos de generación aumentada por recuperación (RAG) para aplicaciones conscientes del contexto; * Contenerizar tus aplicaciones de NLP con Docker para despliegues consistentes; * Optimizar el rendimiento de la API, gestionar la latencia del modelo y manejar solicitudes asíncronas. El curso comienza con la terminología central de NLP y los conceptos básicos de tokenización antes de pasar al diseño práctico de API y flujos de trabajo de despliegue contenerizados. Estudiarás explicaciones escritas claras, revisarás fragmentos de código de calidad de producción y completarás ejercicios prácticos para solidificar tus habilidades de ingeniería. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de IA, desarrolladores de software y científicos de datos que desean desplegar sus modelos en producción. Se recomienda un conocimiento básico de Python, pero no se requiere experiencia previa en despliegue de NLP. Comienza a leer hoy mismo para cerrar la brecha entre los modelos de machine learning y las aplicaciones web del mundo real.