SenseiTeoría desde cero0/21

El curso de teoría de TrueML

Sensei

ML engineering desde cero, para entenderlo de verdad.

Cada concepto que hace falta para llevar un modelo de AI o ML a producción, desde lo más básico: qué es, por qué existe y cómo se calcula. Con diagramas, figuras, calculadoras para jugar con los números, ejercicios con solución y el mismo caso del Dojo de principio a fin. Al terminar, la Ronda de Diseño se lee sola.

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Dónde cae Sensei en TrueML

  1. 1Entender · SenseiCada paso desde cero: qué es, por qué existe, cómo se conecta. Aquí estás.
  2. 2Practicar · DojoConstruir, rehacer y romper cada estación con Claude Code.
  3. 3Defender · Ronda de DiseñoDiseñar el sistema completo como en una entrevista de ML System Design.

El camino de un modelo

Todo lo que hay que hacer para que un modelo responda en una app de verdad cabe en seis etapas, y la última regresa a la primera. Toca cada caja para ver qué es, o recórrelo paso a paso.

El camino completo de un modelo · Las seis etapas de la T de TrueML. Cada una tiene su módulo de lecciones.
  • Datos · fotos con su categoría
    Todo empieza con ejemplos: fotos con su categoría correcta, revisadas y guardadas como una versión fija. Sale un dataset. Lo ves a fondo en las estaciones 1 y 2.
  • Modelo · entrenar y aprobar
    Con el dataset se entrena el modelo, se examina con fotos que nunca vio y solo si pasa el examen se aprueba. Sale un archivo con el modelo aprobado.
  • API · el programa que responde
    Un programa carga el modelo y lo pone a responder por la red: recibe una foto y regresa la categoría. La ventanilla por donde se le pregunta es su API.
  • Contenedor · empacado con todo
    El programa se empaca con todo lo que necesita en un contenedor, para que corra igual en cualquier máquina.
  • Orquestación · muchas copias
    Muchas copias del contenedor en muchas máquinas: la orquestación decide cuántas, reparte el trabajo y reemplaza las que fallan.
  • Monitoreo · ¿sigue rápido y acertando?
    Se mide todo en producción: qué tan rápido responde, cuántas fallan y si el modelo sigue acertando. Cuando el mundo cambia (drift), se dispara el reentrenamiento.

Temario

Primero el mapa. Luego los cimientos de verdad: lo básico de ML, los números, la computadora, la red, los datos, las herramientas, la nube y la seguridad. Al final, una lección por cada estación de C01, en el orden del Dojo. Las que todavía no están dicen en qué fase llegan.

  1. 0

    El mapa

    El camino completo de un modelo, de principio a fin, para ubicar todo lo demás.

    1. 00El camino completo✓
    Listo
  2. 1

    Lo básico de ML

    Qué es un modelo por dentro, cómo ve una foto, con qué aprende, cómo aprende, cómo saber si aprendió, y las tres familias que más vas a oír: redes convolucionales, embeddings y LLMs.

    1. 01Qué es un modelo✓
    2. 02Una foto, vista por un modelo✓
    3. 03Datos, ejemplos, features y etiquetas✓
    4. 04Cómo aprende un modelo✓
    5. 05¿Aprendió de verdad?✓
    6. 06Redes neuronales y CNNs✓
    7. 07Embeddings: el significado como coordenadas✓
    8. 08Transformers y LLMs✓
    Listo
  3. 2

    Números y estadística para producción

    Las cuentas que aparecen en cada diseño: unidades, percentiles, probabilidad, ruido, pruebas A/B, cómo se comparan distribuciones y cómo guarda números una computadora.

    1. 09Números grandes, unidades y estimaciones✓
    2. 10Promedios, medianas y percentiles✓
    3. 11Probabilidad para sistemas que fallan✓
    4. 12Ruido, muestras y pruebas A/B✓
    5. 13Comparar distribuciones: cómo se mide el drift✓
    6. 14Cómo guarda números una computadora✓
    7. 15Matrices, FLOPs y qué tan rápido calcula una GPU✓
    Listo
  4. 3

    La computadora por dentro

    Lo que pasa dentro de cada máquina: programas, procesos e hilos, memoria, CPU y GPU, el sistema operativo y cómo se hacen varias cosas a la vez.

    1. 16Programa, proceso e hilo✓
    2. 17Memoria, caché y disco✓
    3. 18CPU y GPU✓
    4. 19El sistema operativo: Linux, archivos y permisos✓
    5. 20Hacer varias cosas a la vez: async, event loop y GIL✓
    Listo
  5. 4

    La red y la web

    Cómo viaja un mensaje de una máquina a otra, qué es HTTP, cómo se diseña una API, quién reparte el tráfico y qué hacer cuando algo no responde.

    1. 21Cómo viaja un mensaje: IP, puertos y DNS
    2. 22HTTP: requests, respuestas y códigos
    3. 23APIs: REST, JSON, gRPC y streaming
    4. 24Balanceadores, proxies y gateways
    5. 25Timeouts, reintentos e idempotencia
    6. 26Qué tan rápido y cuánto: latencia y throughput
    Próximamente · fase 5
  6. 5

    Datos y almacenamiento

    Dónde y cómo se guardan los datos: formatos de archivo, bases de datos, object storage, colas, y cómo se identifica y fecha cada cosa.

    1. 27Archivos y formatos: JSON, CSV, Parquet y YAML
    2. 28Bases de datos: tablas, SQL y llave-valor
    3. 29Object storage, data lakes y warehouses
    4. 30Colas y streams: mensajes que esperan
    5. 31Tiempo, hashes e identificadores
    Próximamente · fase 6
  7. 6

    Herramientas del oficio

    Lo que usa a diario quien lleva modelos a producción: la terminal, Python y sus paquetes, PyTorch, Git, las pruebas, CI/CD y la configuración.

    1. 32La terminal y la shell
    2. 33Python, paquetes y entornos
    3. 34PyTorch en lo que toca a producción
    4. 35Git: versiones del código
    5. 36Pruebas y CI/CD
    6. 37Configuración: YAML, variables de entorno y secretos
    Próximamente · fase 7
  8. 7

    La nube

    Qué es la nube, cómo se reparte en regiones y zonas, qué máquinas y GPUs rentas y cuánto cuestan, cómo es su red y qué te ofrece ya hecho.

    1. 38Qué es la nube
    2. 39Regiones, zonas y disponibilidad
    3. 40Máquinas, GPUs y cómo se cobran
    4. 41Redes en la nube: VPC, subredes y egress
    5. 42Servicios gestionados, serverless y permisos
    Próximamente · fase 8
  9. 8

    Seguridad

    Cifrado, llaves y certificados; quién eres y qué puedes hacer; datos personales y la ley; y los ataques que hay que conocer.

    1. 43Cifrado, llaves y certificados
    2. 44Autenticación y permisos
    3. 45Datos personales y la ley
    4. 46Ataques y cadena de suministro
    Próximamente · fase 9
  10. 9

    Estaciones · Datos

    De dónde salen los ejemplos con los que aprende el modelo y cómo se guardan para saber siempre con cuáles entrenaste.

    1. 47Datos y etiquetas
    2. 48Versionado y linaje
    Próximamente · fase 10
  11. 10

    Estaciones · Modelo

    Entrenar sin perder el rastro, decidir si el modelo nuevo es mejor y convertirlo a un formato rápido sin que cambie lo que responde.

    1. 49Entrenamiento y experimentos
    2. 50Gate de evaluación y registry
    3. 51Export, engine y paridad
    Próximamente · fase 11
  12. 11

    Estaciones · API

    El programa que carga el modelo y responde por la red, rápido y sin caerse.

    1. 52Código de serving
    Próximamente · fase 12
  13. 12

    Estaciones · Contenedor

    Empacar el programa para que corra igual en cualquier máquina, y armarlo y probarlo solo en cada cambio.

    1. 53Empaquetado con Docker
    2. 54CI/CD y registro de imágenes
    Próximamente · fase 13
  14. 13

    Estaciones · Orquestación

    Muchas copias en muchas máquinas, que se reparten el trabajo, se reemplazan solas y cambian de versión sin apagar nada.

    1. 55Kubernetes
    2. 56Rollout seguro
    Próximamente · fase 14
  15. 14

    Estaciones · Monitoreo

    Medir cada respuesta, notar cuándo el modelo se queda atrás y cerrar el ciclo con el reentrenamiento.

    1. 57La request en vivo
    2. 58Monitoreo, drift y reentrenamiento
    Próximamente · fase 15

Cómo se lee

  1. 1Lee lo esencialCada lección marca sus secciones esenciales y las extra. La primera pasada, solo las esenciales; la segunda, todo.
  2. 2Juega y practicaMueve las calculadoras para sentir cómo cambian los números y resuelve los ejercicios antes de ver su solución.
  3. 3Toca las palabras subrayadasAbren su definición ahí mismo, sin salir de la página. Todas viven también en el glosario.
  4. 4Llévalo al Dojo y a la RondaAl final de cada lección está la estación del Dojo para practicarlo y el módulo de la Ronda donde se usa.