Cuadernos de Colab prácticos y sin marco que enseñan la pila aplicada de LLM para Ingenieros de IA y Ingenieros de Implementación Adelantada (FDEs). Aprenda APIs de modelos, RAG, evaluaciones, agentes, adaptación y servicio mediante llamadas a API brutas, en lugar de envoltorios como LangChain o LlamaIndex. Todo se ejecuta en la API gratuita de Groq (sin tarjeta de crédito), con ajuste fino de LoRA y servicio autohospedado como apéndices opcionales respaldados por GPU.

Las evaluaciones son la columna vertebral: el hábito de "medir antes de ajustar" se instala temprano y regresa en cada sección. Tres estudios de caso reales incluyen un asistente de soporte de producción, un enfrentamiento de costo entre pipeline y agente, y un benchmark de robustez de equipo rojo.

Orden de aprendizaje: 00 Configuración, 01 APIs de Modelos, 02 Evaluaciones I, 03 RAG, 04 Evaluaciones II, 05 Agentes, 06 Ajuste Fino vs LoRA, 07 Servicio, 08 Inyección de Prompt/Seguridad, 09 LLMOps, 10 Artesanía del Cliente. Cada cuaderno es autocontenido, lee las claves de API de los secretos de Colab, y termina con ejercicios.

Construido como el compañero práctico de "Plan: Transición a FDE/Ingeniero de IA". Totalmente compatible con OpenAI, con patrones intercambiables para Anthropic. Dirigido a ingenieros de backend o full-stack que se trasladan a roles de IA y pueden enviar código de producción y quieren la capa aplicada de modelos.

Entidades Clave: Empresas: Groq, OpenAI, Anthropic, LangChain, LlamaIndex, Colab