https://www.youtube.com/watch?v=YzNX_YZHPXk
https://dev.to/slsbytheodo/understand-the-aws-sso-login-configuration-4am7
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How to log into AWS SSO from the command line
Learn how to configure the AWS CLI so you can log into the AWS IAM Identity Center (formerly AWS SSO) from the command line and get temporary credentials for use with the AWS and SAM CLI's.
Blog de ArmandoF
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Las 6 capas de hashtag#GenAI pila tecnológica que todo ingeniero de IA/ML debe conocer.
La pila tecnológica de GenAI es una arquitectura sofisticada y en capas diseñada para aprovechar el poder de los grandes modelos de lenguaje (LLM) para aplicaciones del mundo real.
En su base se encuentra la capa de infraestructura, que comprende plataformas en la nube como AWS, Google Cloud y Azure, o servidores locales. Esta capa proporciona los recursos computacionales esenciales y la escalabilidad necesaria para respaldar las operaciones de IA.
Sobre esto se basa la capa de datos, que alberga bases de datos, lagos de datos, almacenes de vectores y gráficos de conocimiento. Esta capa es crucial para gestionar las grandes cantidades de datos necesarios para entrenar y operar los sistemas de IA, lo que garantiza un almacenamiento, recuperación y actualización eficientes de la información.
La capa LLM se encuentra en el núcleo de la pila, con modelos potentes como GPT-4, Claude y BERT. Estos modelos sirven como motores de la comprensión y generación del lenguaje natural, capaces de procesar y producir texto similar al humano en varios dominios.
La capa de API actúa como un puente, exponiendo las capacidades de estos LLM a través de interfaces estandarizadas como la API de OpenAI o la API Anthropic. Esta abstracción permite a los desarrolladores integrar las capacidades de IA en sus aplicaciones sin tener que lidiar con las complejidades de la implementación y la gestión de modelos.
La capa de aplicación aprovecha marcos como Langchain y Semantic Kernel para crear aplicaciones de IA sofisticadas. Estas herramientas proporcionan abstracciones de alto nivel para tareas comunes de IA, lo que permite un rápido desarrollo de aplicaciones complejas y sensibles al contexto.
Por último, la capa de interfaz de usuario presenta estas capacidades de IA a los usuarios finales a través de interfaces web, aplicaciones móviles, chatbots y asistentes de voz, lo que hace que el poder de la IA sea accesible e intuitivo para los usuarios no técnicos.
Este enfoque por capas garantiza la modularidad, la escalabilidad y la flexibilidad, lo que permite a las organizaciones adaptar y evolucionar sus sistemas de IA a medida que avanza la tecnología y cambian las necesidades empresariales.
Consideraciones adicionales:
- IA ética y responsable: asegúrese de que su pila de tecnología GenAI se alinee con las pautas éticas y aborde los posibles sesgos.
- Privacidad y seguridad: Implemente medidas sólidas para proteger los datos de los usuarios y evitar el acceso no autorizado.
- Escalabilidad y rendimiento: diseñe su pila para manejar cargas de trabajo crecientes y garantizar un rendimiento óptimo.
- Optimización de costos: Considere opciones rentables para hardware, software y servicios en la nube.
Nota: Este no es un enfoque estándar en capas, puede elegir herramientas, plataformas y marcos según su caso de uso.
La pila tecnológica de GenAI es una arquitectura sofisticada y en capas diseñada para aprovechar el poder de los grandes modelos de lenguaje (LLM) para aplicaciones del mundo real.
En su base se encuentra la capa de infraestructura, que comprende plataformas en la nube como AWS, Google Cloud y Azure, o servidores locales. Esta capa proporciona los recursos computacionales esenciales y la escalabilidad necesaria para respaldar las operaciones de IA.
Sobre esto se basa la capa de datos, que alberga bases de datos, lagos de datos, almacenes de vectores y gráficos de conocimiento. Esta capa es crucial para gestionar las grandes cantidades de datos necesarios para entrenar y operar los sistemas de IA, lo que garantiza un almacenamiento, recuperación y actualización eficientes de la información.
La capa LLM se encuentra en el núcleo de la pila, con modelos potentes como GPT-4, Claude y BERT. Estos modelos sirven como motores de la comprensión y generación del lenguaje natural, capaces de procesar y producir texto similar al humano en varios dominios.
La capa de API actúa como un puente, exponiendo las capacidades de estos LLM a través de interfaces estandarizadas como la API de OpenAI o la API Anthropic. Esta abstracción permite a los desarrolladores integrar las capacidades de IA en sus aplicaciones sin tener que lidiar con las complejidades de la implementación y la gestión de modelos.
La capa de aplicación aprovecha marcos como Langchain y Semantic Kernel para crear aplicaciones de IA sofisticadas. Estas herramientas proporcionan abstracciones de alto nivel para tareas comunes de IA, lo que permite un rápido desarrollo de aplicaciones complejas y sensibles al contexto.
Por último, la capa de interfaz de usuario presenta estas capacidades de IA a los usuarios finales a través de interfaces web, aplicaciones móviles, chatbots y asistentes de voz, lo que hace que el poder de la IA sea accesible e intuitivo para los usuarios no técnicos.
Este enfoque por capas garantiza la modularidad, la escalabilidad y la flexibilidad, lo que permite a las organizaciones adaptar y evolucionar sus sistemas de IA a medida que avanza la tecnología y cambian las necesidades empresariales.
Consideraciones adicionales:
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- Privacidad y seguridad: Implemente medidas sólidas para proteger los datos de los usuarios y evitar el acceso no autorizado.
- Escalabilidad y rendimiento: diseñe su pila para manejar cargas de trabajo crecientes y garantizar un rendimiento óptimo.
- Optimización de costos: Considere opciones rentables para hardware, software y servicios en la nube.
Nota: Este no es un enfoque estándar en capas, puede elegir herramientas, plataformas y marcos según su caso de uso.
https://www.instagram.com/p/C_rB3CrNJPA/?utm_source=ig_web_copy_link&igsh=MzRlODBiNWFlZA==
que les parece la foto
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¡🎉🎉 Estoy emocionadísimo de anunciar que he obtenido el AWS Partner: Architecting SAP Badge! 🌟 Esta certificación refuerza mi habilidad para diseñar soluciones innovadoras y escalables en SAP utilizando los servicios de AWS. ¡Es un paso enorme hacia el fortalecimiento de mi experiencia en la nube y un impulso más para ayudar a las empresas a optimizar su infraestructura SAP! 🚀✨ ¡Vamos por más retos y más éxitos! hashtag#AWSPartner hashtag#SAP hashtag#CloudArchitect hashtag#AWS
https://www.linkedin.com/posts/armandofcom_aws-partner-architecting-sap-was-issued-activity-7248931302089912320-NugZ?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
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Te despiertas a las 7:00 am.
Sigues cansado.
Miras el móvil.
Te tomas un café rápido.
Te pones lo primero que encuentras.
Tomas el coche o el metro lleno.
Llegas a la oficina, saludas sin ganas.
Respondes emails en automático.
Sueñas con un aumento de sueldo (pero sabes que no va a pasar).
Comes en 20 minutos.
Pasas horas esperando la hora de salir.
Esperas el viernes con ansias.
Llegas a casa, cenas cualquier cosa.
Te sientas a ver Netflix.
Repetir.Repetir.Repetir.
Si te despiertas cada día deseando que llegue el viernes, algo está mal.
Vivir esperando el fin de semana no es vivir. Es sobrevivir.
El salario paga tus facturas, pero solo tus sueños te darán vida.
¿Hasta cuándo vas a posponerlos?
Haz algo hoy que te acerque a la vida que realmente quieres.
Mereces mucho más que esperar al viernes.
Sigues cansado.
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Te tomas un café rápido.
Te pones lo primero que encuentras.
Tomas el coche o el metro lleno.
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Acabadito de salir del fogon
https://aws.amazon.com/es/blogs/aws/convert-aws-console-actions-to-reusable-code-with-aws-console-to-code-now-generally-available/
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Amazon
Convert AWS console actions to reusable code with AWS Console-to-Code, now generally available | Amazon Web Services
AWS Console-to-Code generates reusable infrastructure as code from your AWS console actions, supporting Amazon EC2, RDS, and VPC. With a few clicks, get CloudFormation, CDK (TypeScript, Python, Java), or CLI code - a game-changer for streamlining cloud automation…
Me hace acordar a esas ofertas laborales que piden perfiles unicornios 🦄
👉 Tienen que saber un millón de cosas para el puesto y no pagan acorde a lo solicitado. Es como si buscaran 3 perfiles (o más) en uno y no son capaces de retribuir adecuadamente.
😒 Además, tengo conocidos que me han contado que su vacante de ingreso pedían muchas tecnologías que hoy no están usando ni por casualidad. Entonces un poco estos requisitos son irrisorios y muchas veces por si las dudas surge un proyecto o necesitamos desarrollar algo con esas tech.
Estas vacantes son 🚩🚩🚩
¿Qué opinan ustedes? Los leo 👇
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“En DevOps, hablar menos y preguntar más impulsa la colaboración efectiva y lleva a soluciones más inteligentes, basadas en una comprensión profunda de cada reto.”
estas en el mundo del ecosistema de google pasate a darte cariño por aca con estos cursos y certificaciones
https://www.cloudskillsboost.google/
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Qwiklabs
Google Cloud Skills Boost
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