Arquitectura IA
De prototipos a producción. Estructura proyectos, diseña agentes, despliega modelos y elige el cloud correcto para tu caso.
Fundamentos de arquitectura
Estructura ideal de un proyecto de IA
Directorios, prompts versionados, evals, feature flags, CLAUDE.md, observabilidad.
Agentes: diseño, roles y coordinación
Anatomía de un agente, tools con metadata, Coordinator + Workers, circuit breakers, HITL.
Subagentes: delegación y orquestación
Aislamiento (worktree/container), scratchpads, fan-out, briefings, anti-patrones.
Memoria, datos e integración
Memoria de proyecto: contexto, RAG y persistencia
Context window, embeddings, vector stores, chunking, prompt caching, consolidación.
Compartir contenido y funciones entre IAs
MCP, servidores MCP con FastMCP, tool registry, seguridad inter-agente.
Entrenar tu propio modelo
Cuándo fine-tunear, LoRA/QLoRA, datasets ChatML, evaluación, optimización de costes.
Cloud para IA
Cloudflare Workers AI
Inferencia en el edge, AI Gateway, Vectorize, RAG serverless, costes $0.
Hetzner y Contabo
GPU dedicada EU, vLLM, Docker, Tailscale, soberanía de datos, 115 EUR/mes.
Azure básico
Azure OpenAI Service, AI Search, Private Endpoints, Managed Identity.
AWS básico
Bedrock multi-modelo, Knowledge Bases, Lambda serverless, IAM, egress fees.
OVH y proveedores españoles
Soberanía digital, CLOUD Act, ENS Alto, arquitectura híbrida EU, framework de decisión.
Construye IA para producción
11 módulos, 11 labs prácticos, 110 preguntas de evaluación. De la estructura del proyecto al deploy en cloud.
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