Docker: Fundamentos aplicados con LLMs

"I finished the NanoGPT with PyTorch: Transformer Architecture Step by Step course. In this course, I coded a Transformer architecture using libraries like PyTorch. I recommend that my LinkedIn network take courses with Actumlogos"

"💡 En la adopción empresarial de IA, la diferencia entre un sistema confiable y uno riesgoso no está en el modelo, sino en cómo se evalúa. El día de ayer culminamos la primera edición del curso 'Agentic Evals' organizado por Actumlogos en el cual aprendimos a aplicar evaluación rigurosa sobre LLMs, sistemas RAG y agentes de IA (texto y voz), enfocándonos en: Calidad y veracidad: comprobar que las respuestas se basen 100% en la información real del negocio y no inventen datos. Ejecución correcta de acciones: asegurar que los agentes consulten bien las bases de datos corporativas y completen su tarea dentro de las reglas del negocio. Seguridad y control de riesgos: blindar al sistema para evitar fugas de información confidencial, sesgos o respuestas inapropiadas. Evaluación automática a escala: usar modelos avanzados como auditores para calificar de forma automática y objetiva miles de respuestas en segundos. Pruebas continuas: crear bancos de preguntas con respuestas de referencia para validar el sistema antes de lanzarlo y asegurar que siga funcionando bien ante cualquier cambio. Experiencia en asistentes de voz: evaluar la precisión de escucha, la rapidez de respuesta y la naturalidad al interactuar hablando. Para el proyecto final, implementé un marco de evals para el sistema BI con agente de IA desplegado en producción en la empresa, enfocado en consultas de importaciones de aduanas mediante Text-to-SQL; el proceso permitió auditar la exactitud del SQL generado frente a la base real mediante LLMs avanzados como jueces automáticos y validar el rechazo de consultas incorrectas o fuera de alcance. Adicionalmente, aproveché la oportunidad para integrar modelos de Voice AI (STT y TTS) a modo de prueba para comparar métricas de latencia y precisión respecto al texto. En la actualidad, poner en marcha un agente de IA es cada vez más sencillo y rápido; el verdadero reto radica en asegurar su consistencia en entornos reales. Prescindir de un marco de evals deja a cualquier organización sin visibilidad sobre cómo se comporta realmente su solución frente a los usuarios. Mi agradecimiento a Actumlogos y al profesor Uriel Escalona PhD., por traernos un programa a la vanguardia, práctico y de inmediata aplicación a cualquier organización que use agentes de IA."