Pasar de un prototipo que funciona en un notebook a una aplicación con IA fiable en producción es, para la mayoría de equipos, el paso donde todo se complica: no hay un proceso claro de evaluación, versionado, monitorización ni rollback pensado para sistemas con modelos de lenguaje.

DevAcademy propone este curso para desarrolladores y equipos de ingeniería que ya tienen un prototipo funcionando y necesitan llevarlo a producción con las garantías de cualquier otro sistema de software crítico: versionado, monitorización y capacidad de reversión.

• Comprender las fases completas del ciclo de vida de una aplicación basada en modelos de lenguaje.
• Versionar prompts y modelos como artefactos de software trazables.
• Detectar deriva (drift) de calidad en una aplicación con IA ya en producción.
• Aplicar estrategias de despliegue canary y rollback específicas para aplicaciones con IA.
• Diseñar un pipeline de LLMOps completo con checkpoints de evaluación automática.

Después de este curso sabrás diseñar el ciclo de vida completo de una aplicación con IA, desde la evaluación del modelo hasta su monitorización en producción.

• Fases del ciclo completo:
  • Evaluación y selección de modelo antes de empezar a construir.
  • Desarrollo, pruebas, despliegue y monitorización continua.
• Puntos de control necesarios en cada fase:
  • Qué validar antes de pasar de una fase a la siguiente.
  • Errores habituales por saltarse alguna de estas fases.

• Por qué un prompt sin versionar es un riesgo:
  • Casos donde un cambio de prompt sin control rompió producción.
  • Diferencia entre iterar un prompt y perder el control sobre él.
• Tratamiento de prompts y modelos como artefactos versionados:
  • Cómo llevar un historial trazable de cambios.
  • Vinculación de cada versión con sus resultados de evaluación.

• Qué es la deriva de calidad:
  • Cómo un modelo puede degradar su rendimiento con el tiempo sin cambios aparentes.
  • Señales tempranas de deriva antes de que afecte al usuario final.
• Métricas a monitorizar de forma continua:
  • Indicadores de calidad de respuesta a lo largo del tiempo.
  • Umbrales que deberían disparar una alerta automática.

• Despliegue canary para aplicaciones con IA:
  • Cómo probar un cambio de modelo o prompt con tráfico limitado.
  • Diferencias frente a un despliegue canary de software tradicional.
• Rollback ante resultados inesperados:
  • Cuándo revertir un cambio de modelo o de prompt.
  • Cómo minimizar el impacto mientras se decide revertir.

• Aplicación práctica:
  • Cada alumno diseñará el pipeline de LLMOps completo de una aplicación ya existente, incluyendo checkpoints de evaluación automática antes de cada despliegue.