Flujo de Trabajo de Ingeniero de IA de Extremo a Extremo: Desafíos de Productividad y Sus Soluciones

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Construir aplicaciones de IA generativa requiere una mentalidad de GenAIOps que te lleva en un viaje desde la selección de modelos hasta la ideación de prompts, la evaluación de prototipos y el despliegue de aplicaciones. En esta masterclass, exploraremos el viaje de GenAIOps desde la perspectiva de un Ingeniero de IA e identificaremos los desafíos de productividad, así como las soluciones de herramientas que pueden mitigar estos problemas y ayudar a optimizar su experiencia como desarrollador.

This talk has been presented at Productivity Conf for Devs and Tech Leaders, check out the latest edition of this Tech Conference.

Nitya Narasimhan
Nitya Narasimhan
22 min
27 Mar, 2025

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  • Va Da
    Va Da
    P4
    AI is taking over the world.
Video Summary and Transcription
La masterclass de hoy explora los desafíos de productividad y las soluciones para ingenieros de IA, centrándose en una aplicación llamada Contoso Chat. El flujo de trabajo de extremo a extremo se examina desde una perspectiva de productividad, introduciendo el concepto de Exposición a la IA. Construir una aplicación de IA implica etapas de ideación, aumento y operacionalización. La provisión y configuración son pasos cruciales, siendo la infraestructura como código una herramienta de productividad. GitHub Codespaces y contenedores de desarrollo proporcionan entornos de desarrollo consistentes. Azure AI Inference API permite una fácil iteración y prototipado. La evaluación asistida por IA implica entrenar modelos de IA y usar evaluadores para calificar respuestas. Se pueden crear evaluadores personalizados. En general, la masterclass enfatiza la importancia de la productividad a lo largo del viaje del ingeniero de IA.
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