4 recursos clave para dominar la ingeniería de datos y la IA generativa desde cero

Descubre 4 recursos esenciales para dominar la ingeniería de datos y la IA generativa desde cero. Aprende FastAPI, AWS y prompt engineering hoy.

1. Fundamentos de ingeniería de datos

Guía conceptual y práctica para diseñar, construir y mantener sistemas de datos robustos a lo largo de todo su ciclo de vida —que abarca desde la generación, almacenamiento, ingestión y transformación hasta el suministro de información para análisis y aprendizaje automático—, enfatizando la importancia de elegir las tecnologías adecuadas y garantizar la seguridad, la arquitectura y la gobernanza sin limitarse a un lenguaje o herramienta en particular.

ingestion_log.sql

-- Ejemplo de tabla optimizada para logs de ingesta
        CREATE TABLE ingestion_logs (
            id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
            source_name VARCHAR(100) NOT NULL,
            status ENUM('success', 'failed', 'pending') DEFAULT 'pending',
            created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
        ) ENGINE=InnoDB;

Ir a Recurso →

2. Construcción de Servicios de Inteligencia Artificial Generativa con FasTAPI

Guía práctica diseñada para aprender a diseñar, implementar y desplegar aplicaciones de IA generativa de nivel de producción utilizando el marco web FastAPI. La obra aborda la integración de modelos multimodales, el manejo de concurrencia, la seguridad de tipos, la autenticación y arquitecturas avanzadas como RAG con bases de datos vectoriales.

main.py

from fastapi import FastAPI
        from pydantic import BaseModel

        app = FastAPI()

        class PromptRequest(BaseModel):
            prompt: str

        @app.post("/generate")
        def generate_text(request: PromptRequest):
            return {"status": "success", "response": f"Procesando: {request.prompt}"}

Ir a Recurso →

3. IA generativa en AWS

Aprenderás el ciclo de vida del proyecto de IA generativa, incluyendo la definición del caso de uso, la selección del modelo, el ajuste fino del modelo, la generación aumentada por recuperación, el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana, y la cuantización, optimización y despliegue del modelo.

bedrock_client.py

import boto3
        import json

        client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
        response = client.invoke_model(
            modelId='anthropic.claude-3-sonnet',
            body=json.dumps({"prompt": "Explica fine-tuning", "max_tokens_to_sample": 100})
        )

Ir a Recurso →

4. Prompt engineering para inteligencia artificial generativa

Los modelos como ChatGPT y DALL-E están revolucionando la inteligencia artificial, pero aprovechar todo su potencial puede ser un desafío. Este libro, de James Phoenix y Mike Taylor, le guía paso a paso para trabajar eficazmente con IA generativa, presentando los fundamentos del prompt engineering y su aplicación práctica.

prompt_template.txt

[Rol]: Arquitecto de Software Senior.
        [Contexto]: Desarrollando APIs seguras.
        [Instrucción]: Escribe una función de validación con listas blancas.

Ir a Recurso →

← Volver al Blog