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BásicocourseAcceso por bootcamp

LLM Access Strategies Guide

64

Lecciones

8

Módulos

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Acceso por bootcamp

Lo que aprenderás

✓Aplicar un framework de decisión de 5 dimensiones (costo, calidad, privacidad, velocidad, simplicidad) para elegir el proveedor óptimo
✓Integrar OpenAI API para aplicaciones cloud en producción con error handling robusto
✓Ejecutar LLMs localmente con LM Studio (GUI) a costo cero y privacidad total
✓Deployar LLMs locales en producción con Ollama CLI y Docker containers
✓Acceder a 100+ modelos de múltiples proveedores con OpenRouter y optimización de costos
✓Deployar LLMs serverless con Modal para auto-scaling sin DevOps
✓Comparar proveedores cuantitativamente con benchmarks reales (latencia, costo, calidad)
✓Construir un Unified AI Client que abstrae proveedores con fallback automático

¿Para quién es?

  • •AI Engineers que necesitan decidir cómo acceder a LLMs en proyectos reales con trade-offs informados
  • •Desarrolladores backend agregando capacidades AI que quieren flexibilidad entre proveedores
  • •Estudiantes del AI Engineering Bootcamp preparándose para Week 2+ (selección de proveedor)
  • •Startups buscando optimización de costos y diversificación de vendors entre proveedores LLM
  • •Desarrolladores sin tarjeta de crédito o presupuesto limitado que necesitan alternativas locales gratuitas

Requisitos

  • •Python básico (variables, funciones, clases)
  • •Conocimiento básico de HTTP (requests GET, POST)
  • •Uso básico de terminal (navegación, ejecutar comandos)
  • •No se requiere experiencia previa con LLMs o AI

Contenido del curso

1Módulo 1: Decision Framework para Acceso a LLMs8 lecciones
2Módulo 2: OpenAI API8 lecciones
3Módulo 3: LM Studio (Local GUI)8 lecciones
4Módulo 4: Ollama (Local CLI)8 lecciones
5Módulo 5: OpenRouter (Agregador Multi-Provider)8 lecciones
6Módulo 6: Modal (Serverless Deployment)8 lecciones
7Módulo 7: Comparación Técnica y Decision Matrix8 lecciones
8Módulo 8: Unified AI Client (Proyecto Final)8 lecciones
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