Autoalojamiento de LLMs: Guía del Arquitecto sobre Cuándo y Cómo

Resumen

Descubra los factores clave para evaluar cuándo alojar LLMs localmente y aprenda las mejores prácticas para optimizar el despliegue en entornos empresariales, desde el ahorro de costos hasta consideraciones de seguridad.

Programa de estudio

• Introducción a los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)
Visión general de los LLMs y sus aplicaciones
Diferencias entre LLMs alojados en la nube y autoalojados
• Evaluación de la Necesidad de Autoalojamiento
Evaluación de los requisitos empresariales
Análisis del costo-beneficio del autoalojamiento frente a las soluciones en la nube
Comprensión de los requisitos regulatorios y de cumplimiento
Determinación de las necesidades de rendimiento y latencia
• Arquitectura e Infraestructura para Autoalojamiento
Requisitos de hardware y especificaciones
Configuraciones de red y consideraciones
Estrategias de escalabilidad y equilibrio de carga
• Mejores Prácticas de Implementación
Selección de los marcos y modelos de LLM adecuados
Contenerización y orquestación con Docker y Kubernetes
Garantizar alta disponibilidad y redundancia
• Consideraciones de Seguridad para Autoalojamiento
Implementación de autenticación y autorización robustas
Cifrado de datos y manejo seguro de datos
Sistemas de monitoreo y detección de intrusiones
• Optimización del Rendimiento y la Eficiencia
Ajuste fino y personalización de modelos para tareas específicas
Asignación y gestión de recursos
Estrategias para minimizar la latencia y maximizar el rendimiento
• Gestión de Costos y Optimización de Recursos
Análisis de costos y presupuestación para el autoalojamiento
Escalado de recursos y estrategias de ahorro de costos
Herramientas para monitorear y optimizar el uso de recursos
• Mantenimiento y Solución de Problemas
Actualizaciones regulares y gestión de parches
Escenarios comunes de solución de problemas y soluciones
Planes de respaldo y recuperación ante desastres
• Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real
Análisis de implementaciones exitosas de LLMs autoalojados
Lecciones aprendidas y mejores prácticas de líderes de la industria
• Tendencias Futuras y Tecnologías Emergentes
Evolución de los LLMs y la infraestructura de autoalojamiento
El papel de la computación en el borde y arquitecturas híbridas
• Conclusión y Resumen
Puntos clave y reflexiones finales
Recursos adicionales y lecturas complementarias
• Taller Práctico (Opcional)
Laboratorio práctico para configurar una implementación de LLM autoalojada
Sesión de preguntas y respuestas interactiva con expertos de la industria

Asignaturas

Ciencias de la Computación