Capítulo 3: Creación de Productos GPT Personalizados
Del Modelo al Producto
Consideraciones para construir aplicaciones de IA en producción.
Arquitectura del Producto
Consideraciones Clave
| Aspecto | Consideración |
|---|---|
| Latencia | Objetivo < 2s para el primer token |
| Rendimiento | Usuarios concurrentes soportados |
| Costo | Optimización del costo por consulta |
| Seguridad | Filtrado de contenido |
| Monitoreo | Registro y observabilidad |
Diseño de API
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class ChatRequest(BaseModel):
message: str
history: list = []
@app.post("/chat")
async def chat(request: ChatRequest):
response = generate_response(
request.message,
request.history
)
return {"response": response}
Ciclo de Iteración
- Desplegar MVP con el modelo básico
- Recolectar retroalimentación de los usuarios
- Analizar fallos y casos límite
- Curar nuevos datos de entrenamiento
- Ajustar finamente el modelo mejorado
- Evaluar y desplegar
- Repetir
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