Curso libreInteligencia artificial y datos
Integración de APIs de modelos de lenguaje
El curso Integración de APIs de modelos de lenguaje proporciona al estudiante las técnicas para integrar modelos de lenguaje en aplicaciones mediante los SDK de Anthropic, OpenAI y Google, con salidas estructuradas, llamadas a herramientas, control de costos y manejo de errores, hasta desplegar un microservicio en FastAPI.
A quién va dirigido
Desarrolladores y estudiantes de ingeniería con Python o JavaScript intermedio y experiencia consumiendo APIs REST.
Objetivos
✓Comprender la estructura de mensajes de sistema, usuario y asistente y los parámetros de generación de un modelo.
✓Analizar costos, latencia y límites de uso por solicitud para decidir estrategias de caché y procesamiento por lotes.
✓Aplicar esquemas JSON con validación Pydantic y llamadas a herramientas propias, incluidas entradas de visión y PDF.
✓Diseñar un microservicio en FastAPI con streaming, reintentos con retroceso exponencial y gestión segura de claves.
✓Evaluar las respuestas del modelo con pruebas automatizadas y registro de costos antes del despliegue.
Plan de estudios por sesión
1
Primeras llamadas a la APIMensajes, temperatura, máximo de tokens y secuencias de parada · SDK de Anthropic, OpenAI y Google y gestión segura de claves
2
Salidas estructuradas y herramientasEsquemas JSON, validación con Pydantic y ciclo de llamadas a herramientas · Visión y documentos PDF como entrada; pruebas de las respuestas
3
Integración en producciónStreaming, caché de instrucciones y procesamiento por lotes · Límites de uso, reintentos con retroceso exponencial y costos por solicitud
4
Presentación del microservicio con FastAPIPruebas y documentación · Despliegue básico
Evaluación
Inicial30%Ejercicio de primeras llamadas con los SDK de Anthropic, OpenAI y Google, variando temperatura y máximo de tokens.
Intermedio30%Taller de salidas estructuradas con Pydantic y ciclo de llamadas a herramientas con documentos PDF como entrada.
Final40%Microservicio en FastAPI con salidas estructuradas y herramientas propias para una tarea de negocio, probado y desplegado.
Proyecto final
Microservicio en FastAPI que usa un modelo de lenguaje con salidas estructuradas y herramientas propias para resolver una tarea de negocio.