Production-Ready LLMs: Build, Deploy and Scale Real AI Systems with Python, RAG, and Agents
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Sobre este producto
- Build RAG systems in Python that outperform generic chatbot architectures.
- Deploy scalable LLM systems using best practices in cloud, GPU scheduling, and routing.
- Implement agentic AI engineering patterns that work in real production environments.
- Integrate vector search, embeddings, and RAG architecture design for enterprise use.
- Apply FinOps and cost optimization strategies—including quantization, batching, and caching.
- Build and deploy agent systems using modern stacks like vLLM, LangChain, and LangGraph.
- Design fault-tolerant pipelines for LLM infrastructure and deployment at scale.
- Master real-world workflows for model serving, evaluation, and monitoring.
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