IA generativa en Azure (Spanish Edition)
by Adrián González Sánchez, Jaime De Mora, Jorge García Ximénez
Capítulo 2. Del prototipo a la producción: IA en Azure
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Durante un tiempo, el tamaño y el rendimiento de los modelos de IA se consideraban los principales obstáculos para implementar soluciones de IA generativa a gran escala. Sin embargo, en los últimos dos años, ha quedado claro que el verdadero desafío está en otra parte: en armar la infraestructura necesaria para pasar de la experimentación a la producción. La orquestación, la seguridad, los flujos de datos, la integración de modelos, la evaluación y la observabilidad son los puntos en los que la mayoría de las organizaciones tienen dificultades. Aunque Microsoft ha invertido mucho en crear una pila de IA completa y de extremo a extremo para cubrir estas brechas, en este capítulo también exploraremos el ecosistema más amplio de herramientas y marcos que complementan las capacidades de Azure.
Nuestro objetivo es ofrecerte una comprensión práctica y profunda de cómo crear aplicaciones avanzadas de GenAI combinando las fortalezas nativas de Azure con la flexibilidad de GitHub Copilot, Azure Databricks, el Agent Framework de Microsoft y otras herramientas que admiten la orquestación y la puesta en marcha de múltiples agentes.
Descripción general del ecosistema de IA avanzada en Azure
Microsoft Azure ofrece un ecosistema completo para crear soluciones de GenAI, que abarca desde servicios de IA totalmente administrados ...
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