Aprende las mejores prácticas esenciales de ingeniería de ML para construir, implementar y mantener sistemas de IA en producción. Optimiza tuberías, datos y modelos para la fiabilidad y la escalabilidad.
Explora la mecánica fundamental de la arquitectura Transformer, desde la autoatención hasta los desafíos prácticos de ingeniería. Un análisis profundo para ingenieros de ML que construyen sistemas avanzados de IA.
La vez que quise lanzar mi portátil
¿Alguna vez has tenido uno de esos días en los que todo sale mal y piensas que vives en algún universo retorcido donde los creadores de tecnología se ríen de tu miseria? Así me sentí cuando implementé por primera vez un sistema RAG. Déjame decirte, RAG, o Retrieval-Augmented Generation, tiene
¡Hola! Como alguien profundamente inmerso en el mundo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, siempre he encontrado el concepto de sistemas de agentes tanto fascinante como gratificante. La historia comenzó hace unos años cuando se me encargó mejorar la capacidad de un asistente virtual
¿Por qué estoy adivinando? ¡Tengamos algunos datos!
Una vez construí un agente de IA, pensando que sería lo siguiente grande. Lo entrené, lo probé y luego me senté esperando que llegaran los elogios. Spoiler: no lo hicieron. El resultado fue aceptable, pero “aceptable” no es suficiente cuando quieres un cambio significativo. Eso es
¡Hola y bienvenidos a otra exploración en el cautivador mundo de los sistemas de agentes AI! Soy Alex Petrov, y si eres como yo, probablemente
Hace unos años, me encontré explorando los últimos avances en inteligencia artificial, aprendiendo con entusiasmo
todo lo que podía sobre el aprendizaje automático. Fue durante una de estas exploraciones profundas que me encontré con