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Duración 35 horas
Temario del curso
Introducción y fundamentos del diagnóstico
- Vista general de los modos de fallo en sistemas de LLM y problemas específicos de Ollama
- Establecimiento de experimentos reproducibles y entornos controlados
- Kit de herramientas de depuración: registros locales, capturas de solicitudes/respuestas y entornos de aislamiento
Reproducción y aislamiento de fallos
- Técnicas para crear ejemplos de fallo mínimos y semillas de datos
- Interacciones con estado vs. sin estado: aislamiento de errores relacionados con el contexto
- Determinismo, aleatoriedad y control del comportamiento no determinista
Evaluación del comportamiento y métricas
- Métricas cuantitativas: precisión, variantes de ROUGE/BLEU, calibración y aproximaciones de perplejidad
- Evaluaciones cualitativas: puntuación con humanos en el circuito y diseño de rúbricas
- Comprobaciones de fidelidad específicas de la tarea y criterios de aceptación
Pruebas automatizadas y regresión
- Pruebas unitarias para prompts y componentes, pruebas de escenarios y de extremo a extremo
- Creación de suites de regresión y líneas base de ejemplos de referencia (golden examples)
- Integración de CI/CD para actualizaciones de modelos Ollama y puertas de validación automatizadas
Observabilidad y monitoreo
- Registro estructurado, trazas distribuidas e IDs de correlación
- Métricas operativas clave: latencia, uso de tokens, tasas de error y señales de calidad
- Alertas, paneles de control y SLIs/SLOs para servicios respaldados por modelos
Análisis avanzado de causas raíz
- Trazamiento a través de prompts grafados, llamadas a herramientas y flujos de múltiples turnos
- Diagnóstico comparativo A/B y estudios de ablación
- Origen de los datos, depuración de conjuntos de datos y abordaje de fallos inducidos por el dataset
Seguridad, robustez y estrategias de remediación
- Medidas de mitigación: filtrado, anclaje (grounding), aumento de recuperación y estructuración de prompts
- Patrones de reversión, despliegue canario y despliegue escalonado para actualizaciones de modelos
- Autopsias, lecciones aprendidas y ciclos de mejora continua
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida experiencia en la construcción y despliegue de aplicaciones de LLM
- Conocimiento de los flujos de trabajo de Ollama y el alojamiento de modelos
- Dominio de Python, Docker y herramientas básicas de observabilidad
Audiencia
- Ingenieros de IA
- Profesionales de ML Ops
- Equipos de QA responsables de sistemas de LLM en producción