Curso 4 · Unidad 1

APIs y servicios para IA

5 lecciones
≈ 13 h de estudio
Nivel: intermedio

Convertir un modelo en un servicio fiable. HTTP y REST, APIs con FastAPI y Pydantic, streaming de LLMs, límites de uso y claves, y despliegue con Docker, configuración por entorno y health checks.

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Temas que cubre

Lecciones de la unidad

HTTP y REST — el idioma de los servicios 40 min
Qué viaja en una petición y una respuesta HTTP, qué significan los métodos y los códigos de estado, por qué importa la idempotencia y cómo se autentica una API.
Construir una API con FastAPI 65 min
Rutas, validación con Pydantic, inyección de dependencias, errores, async y tests con TestClient; y lo que FastAPI hace por debajo, implementado a mano.
Servir un modelo o un LLM detrás de una API 70 min
Streaming con Server-Sent Events, timeouts y cancelación, límites de uso con token bucket, claves de API guardadas como hashes y un contrato documentado con OpenAPI.
Desplegar — Docker, configuración y health checks 70 min
Empaquetar un servicio de IA en una imagen Docker reproducible, configurarlo con variables de entorno que se validan al arrancar, y exponer health checks para que la plataforma sepa cuándo reiniciarlo y cuándo enviarle tráfico.
Tu primera llamada real a un LLM 70 min
Un modelo en tu ordenador con Ollama (gratis y privado) o una API de pago con su clave en una variable de entorno; mensajes, tokens y coste, salida estructurada, timeouts, reintentos y un cliente intercambiable para probar sin red.

Requisitos previos

Antes de esta unidad conviene haber hecho:

Ingeniería con Python (Curso 1 · Unidad 2)
Datos para IA (Curso 1 · Unidad 4)

Las explicaciones completas, los ejercicios con corrección automática, los exámenes y los proyectos están dentro de la academia.

Cada lección que completes te da 10 yang, la moneda de la academia, y cada examen de unidad aprobado, 50.

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