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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
- Gratis
- acceso
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
Dónde encaja
Esta guía es parte de algo más grande
Se estudia dentro de estos programas, con acompañamiento y fechas.
Dudas frecuentes
Lo que suele preguntarse
Sin límite. Es una guía gratuita: entras cuando quieras, las veces que quieras.
No. Los módulos están ordenados de menos a más, pero puedes saltar al que necesites. Tu progreso se guarda por lección.
Lo que haga falta está en «Qué necesitas traer», arriba. Si no aparece nada ahí, puedes empezar desde cero.
En el grupo de WhatsApp del Club, y cada quince días hay un live con un instructor donde se resuelven dudas en vivo.
Sí. Al terminar todas las lecciones se emite automáticamente, con un código verificable que puedes compartir en LinkedIn.
No. Esta guía es autoguiada y sin fechas. El bootcamp es en vivo, por cohorte, con entregas que alguien revisa.
Empieza cuando quieras
Lo que dicen los estudiantes
Estas reseñas son de estudiantes inscritos que completaron al menos el 50% del curso. Moderamos las reseñas solo por motivos de contenido (spam, lenguaje ofensivo, datos personales), nunca por ser críticas o negativas.
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