Prácticas de implementación y optimización de LLM (Spanish Edition)

Prefacio

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Los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) han pasado de ser curiosidades de investigación a convertirse en infraestructura crítica para la producción en un tiempo sorprendentemente corto, muy parecido a la revolución de Internet. Se acerca un mundo de agentes, y en muchos sentidos ya está aquí: una nueva ola de «tokenización» en la que cada vez más aplicaciones se construyen sobre la infraestructura de los LLM en lugar de sobre las API y los servicios tradicionales.

En solo unos años, el «solo llama a la API» de proveedores públicos de LLMs como OpenAI ha evolucionado a «necesitamos nuestros propios modelos», y luego a «necesitamos ejecutar estos modelos de manera eficiente, segura y a gran escala». Las empresas ahora necesitan mucho más control sobre sus LLMs: para la gobernanza de datos, la resolución de problemas, la evaluación, el cumplimiento normativo y la gestión de costos. Muchos equipos han descubierto que lo más difícil de la GenAI no es entrenar un modelo o conectar una interfaz de chat, sino todo lo que hay en medio: configurar el servicio y la optimización del modelo para que cumpla los objetivos de negocio a un costo aceptable.

Hemos observado esa brecha de cerca. Hemos visto prototipos brillantes desmoronarse bajo el tráfico real o agotar el presupuesto de GPU en una semana. Hemos visto organizaciones ansiosas por reconstruir casos de ...