Nivel 5 · Sistemas de IA / LLM
Publicar una app de IA generativa: CI/CD, versiones y puertas de evaluación
Publicar una aplicación de IA generativa en AWS a través de un pipeline: definir sus recursos de Bedrock y AgentCore como código, fijar versiones inmutables de prompts, guardrails, flows y agentes, condicionar cada cambio a una evaluación y a pruebas adversarias antes de una aprobación humana, desplegar con un canary y hacer rollback moviendo un puntero, y tratar también como releases el retiro de modelos y los destinos con residencia de datos.
Lo que te llevas
- Un release de IA generativa es una foto completa, no un commit: el código, la versión del prompt, la versión del guardrail, la versión del flow o del agente, el id del modelo y el dataset de evaluación que pasó, todo definido como código y promovido con la misma plantilla de cuenta en cuenta.
Y 3 ideas más dentro de la clase, en Pro.
Qué vas a practicar
- 1 predicción antes de la explicación
- 4 preguntas de práctica
- 5 tarjetas para tu repaso
Las tarjetas que agregues vuelven en tu repaso espaciado, cuando estás por olvidarlas.
Cómo está armada la clase
Las secciones de la clase. Su contenido está en Pro.
- El problema
- La versión simple
- Qué contiene un release
- El pipeline, etapa por etapa
- Los modelos se retiran, y algunos datos no pueden viajar
- Comprueba lo que entendiste
SAA-C03 y AIP-C01 marcan los módulos que cubren objetivos de esos exámenes de AWS en el lado de diseño. Para el examen hace falta además práctica en una cuenta de AWS y exámenes de práctica: de AWS, solo el set oficial de 20 preguntas es gratis. AIP-C01 se presenta solo en inglés, japonés, coreano y chino simplificado. No afiliado ni avalado por AWS.