La evolución de la infraestructura de datos en la era de los LLM

Resumen

Explore cómo los modelos de lenguaje grande están transformando la infraestructura de datos moderna, examinando los cambios arquitectónicos clave y las mejores prácticas emergentes para sistemas de IA escalables.

Programa de estudio

• Introducción a los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
Panorama de los LLMs y sus capacidades
Desarrollo histórico de los LLMs
Ejemplos clave y aplicaciones
• Infraestructura de Datos Tradicional vs. Moderna
Resumen de la infraestructura de datos tradicional
Limitaciones de los sistemas tradicionales en el manejo de LLMs
Introducción a conceptos de infraestructura de datos moderna
• Cambios Arquitectónicos en la Infraestructura de Datos
Soluciones de computación y almacenamiento distribuidos
Infraestructura basada en la nube
Computación en el borde y su relevancia
• Escalabilidad en Sistemas de IA
Desafíos de escalar modelos de IA
Técnicas para escalar LLMs
Estudios de caso sobre despliegues escalables de LLMs
• Gestión de Datos para LLMs
Estrategias de recopilación y preprocesamiento de datos
Optimización de la canalización de datos
Manejo de grandes conjuntos de datos y procesamiento en tiempo real
• Integración de LLMs en Sistemas Existentes
Arquitecturas impulsadas por API
Enfoques de diseño modular y de microservicios
Estrategias para mantener sistemas heredados
• Prácticas Emergentes Recomendadas
Seguridad y privacidad en el despliegue de LLMs
Monitoreo y optimización del rendimiento del modelo
Prácticas sostenibles de IA
• Estudios de Caso
Implementaciones específicas de la industria de LLMs
Lecciones aprendidas de despliegues en el mundo real
Tendencias futuras y oportunidades
• Conclusión
Resumen de conceptos clave
El futuro de la infraestructura de datos en un mundo con LLMs avanzados
Discusión abierta y próximos pasos para los estudiantes

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Asignaturas

Ciencia de Datos