En el mundo del desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa (GenAI), un gran desafío persiste: la transición de un prototipo impresionante a una implementación real. A menudo, los proyectos parecen prometer un alto potencial durante las demostraciones, pero se estancan cuando se acercan a su lanzamiento en producción. Samin Alnajafi, ingeniero de éxito en Machine Learning en Weights & Biases, ha analizado este fenómeno y ha identificado la necesidad crítica de LLMOps como el eslabón perdido en el proceso de desarrollo.
En un video exclusivo, Alnajafi comparte los motivos por los cuales muchos proyectos de GenAI no logran avanzar hasta la producción. A través de su presentación, los espectadores aprenderán cómo medir y optimizar el rendimiento de sus aplicaciones, utilizando las mejores prácticas de LLMOps. Además, se explican los componentes clave de un pipeline escalable conocido como generación aumentada de recuperación (RAG), que facilita la implementación exitosa de estas tecnologías.
La importancia de no dejar que los proyectos de GenAI queden en un limbo indefinido es un llamado a la acción para los desarrolladores y empresas que buscan maximizar su inversión en inteligencia artificial. Los interesados pueden acceder al video a través de su panel de Insider y explorar herramientas prácticas y ejemplos en tiempo real que facilitan la transición de la teoría a la práctica.
Por otra parte, la comunidad también tiene la oportunidad de contribuir a la definición del paisaje de LLMOps, compartiendo experiencias y desafíos en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial. Esto no solo enriquecerá el conocimiento colectivo, sino que también permitirá a los profesionales del campo mantenerse al día con las tendencias emergentes. Además, existen diversas formas de avanzar en la carrera profesional dentro del ámbito de la inteligencia artificial, desde unirse a programas de membresía que ofrecen acceso exclusivo a líderes de la industria hasta participar en webinars y eventos presenciales que fomentan el aprendizaje y la innovación.
vía: AI Accelerator Institute
