Course · 11 chapters
IA en producción
Ship and operate AI features in production. The full LLMOps lifecycle across 11 chapters: testing, evals, deployment, observability, guardrails, cost, streaming, and load testing.
What you'll be able to do
- Ship AI features from prototype to production
- Build eval suites that catch regressions
- Debug multi-step AI agents
- Add runtime guardrails to AI systems
- Cut AI costs with a smart model strategy
- Migrate models across providers
What's inside
- 1Production AI: Introducción
El mapa del skill path de Production AI — qué enseña cada capítulo, cómo encajan entre sí y por dónde empezar.
- 2Testing y Evals de IA
Construye suites de eval, detecta regresiones de prompts, y deja de lanzar basado en intuición. Patrones prácticos de evaluación para ingenieros de IA.
- 3LLMOps en producción
Despliega, monitoriza y opera sistemas de IA que se mantienen fiables a escala.
- 4Observabilidad de IA y trazado de agentes
Instrumenta, depura y optimiza agentes de IA multipaso en producción.
- 5Seguridad y Guardarraíles de IA
Protege las aplicaciones de IA desde la inyección de prompts hasta el cumplimiento normativo: la seguridad que todo ingeniero de IA necesita.
- 6Costos de IA y Estrategia de Modelos
Domina la economía de tokens, enrutamiento de modelos y gobernanza presupuestaria para ejecutar IA de manera sostenible.
- 7Patrones de IA en streaming y tiempo real
Crea interfaces de IA con buena capacidad de respuesta usando SSE, APIs de streaming, parsing parcial de JSON y llamadas a herramientas en tiempo real.
- 8Diseño de sistemas de IA
Diseña aplicaciones con IA fiables y escalables para producción.
- 9Patrones de UX para IA
Patrones de diseño que cualquier ingeniero puede implementar hoy para crear interfaces de IA en las que los usuarios realmente confíen.
- 10Migración de modelos y estrategia multiproveedor
Prepárate para las obsolescencias de modelos, construye capas de abstracción y enruta entre proveedores con confianza.
- 11Pruebas de carga en sistemas de IA
Por qué k6 y Locust te mienten sobre los LLM en streaming — y las métricas, herramientas y barreras que de verdad aguantan bajo tráfico.
Frequently asked questions
- What does this Production AI course cover?
- It covers the full lifecycle of running AI features in production rather than one narrow topic. Across 11 chapters you work through testing and evals, LLMOps and deployment, observability and agent tracing, guardrails, cost and model strategy, streaming, system design, AI UX patterns, model migration, and load testing.
- How is this different from the deep-dive evals, security, and governance paths?
- This path is the breadth path: it teaches the whole ship-and-operate workflow end to end. The sibling paths go deep on a single area such as LLM evaluation, adversarial security, or AI Act governance. Start here for the operating picture, then drill into a deep dive where you need depth.
- Who is this course for?
- It is built for software and ML engineers who already build with LLMs and now need to ship and run those features reliably. The level is practitioner, so it assumes you can read and write code and have called an LLM API before.
- How long does it take and is there a certificate?
- The path runs about 228 minutes, roughly 3.8 hours, across 11 chapters that you complete at your own pace. Finishing it earns an AI Academy certificate of completion.
- Is this course free?
- No. Production AI is a paid path included with an AI Academy by Anthropos subscription.
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