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Taller técnico enfocado en diseñar arquitecturas de inferencia híbrida (Sistema 1 vs. Sistema 2), optimizando latencia, costos y precisión. Aprenderás a orquestar modelos ultrarrápidos (Jev, Kev, Laya) para tareas de reflejo y extracción inmediata, combinándolos con esquemas estructurados estrictos en JSON (JSON Schema / Pydantic) listos para integrarse en APIs y bases de datos.
¿A quién va dirigido?
- Desarrolladores backend; científicos de datos; analistas técnicos o integradores de software con experiencia básica en programación (deseable Python o JavaScript) y manejo de formatos JSON.
¿Qué necesito?
Capacidad para hacer instalaciones en la computadora
Conocimientos básicos de programación
Familiaridad con estructuras JSON
Al menos 4 GB de RAM disponible
¿Qué habilidades voy a adquirir?
Arquitectar prompts deterministas de alta precisión
Implementar salidas estructuradas estrictas
Orquestar pipelines de inferencia rápida (System 1)
Construir flujos de extracción y validación tolerantes a fallos
Detalles del programa
Arquitectura Cognitiva de LLMs: Sistema 1 vs. Sistema 2
Diferencias operativas
Casos de uso de modelos Sistema 1
Trade-offs de producción
Ecosistema de Modelos Sistema 1: Jev, Kev y Laya
Perfil y fortalezas de cada modelo
Configuración de endpoints
Estrategias de prompting para modelos ultrarrápidos
Técnicas de Prompt Engineering para Inferencia Rápida
Delimitadores claros asignación de roles sin verbosidad y Few-Shot Prompting conciso para fijar el patrón de respuesta en una sola pasada
Control de hiperparámetros
Benchmark de Latencia y Precisión
Comparativa en vivo
Análisis de tiempos de respuesta (TTFT y total latency) y consistencia del resultado.
Contratos de Datos y Esquemas Estrictos
Definición formal con JSON Schema y modelos Pydantic
Cómo forzar la sintaxis JSON en modelos ligeros
Extracción y Normalización con Modelos Sistema 1
Casos prácticos de ingesta masiva
Manejo de campos nulos valores por defecto y tipado estricto para inserción directa en bases de datos relacionales
Arquitectura Híbrida: Enrutador Sistema 1 + Analizador Sistema 2
Diseño del patrón Router
Resiliencia, Validación y Manejo de Errores
Validación programática en código con Pydantic: captura de ValidationError
Algoritmos de auto-reparación: reintentos inmediatos alimentando el error de esquema de vuelta al modelo
Empaquetado final del script o endpoint listo para consumo en producción.
