Configuración de Azure para RAG: preparativos y gestión de costos

Aprende a aplicar RAG con la potencia de la nube de Microsoft: por qué enfocarnos en Azure, qué preparar antes de la parte operativa y cómo evitar gastos innecesarios mientras practicas. Aquí encontrarás una guía clara para avanzar sin fricciones, manteniendo el foco en lo esencial.

¿Por qué aprender RAG en Azure y no solo en local?

Trabajar con RAG en una plataforma de cómputo en la nube permite superar las limitantes del hardware local, sin importar la CPU o GPU que tengas. La nube ofrece hardware incomparable y, con ello, una solución no solo productiva, sino escalable.

En este enfoque, aprenderás los conceptos básicos, además de cómo desplegar y operar como si fuera en modo local, pero aprovechando la infraestructura de Azure. La experiencia previa con un entorno local (por ejemplo, con LangChain) es valiosa; sin embargo, aquí se prioriza la práctica en la nube por su capacidad para crecer y sostener cargas reales.

¿Qué conocimientos y entorno previo te ayudan a avanzar más rápido?

Antes de la parte técnica, se sugiere reforzar bases que aceleran el aprendizaje y la práctica.

¿Cursos recomendados para prepararte?

• Fundamentos de Azure para comprender sus servicios básicos.
• Entorno local con LangChain para afianzar configuración y conceptos.

¿Qué herramienta de trabajo conviene tener lista?

• Instalar y configurar Jupyter Notebooks como espacio de experimentación.
• Verificar que tu entorno local funcione, aunque practiques en la nube.

¿Qué habilidades consolidarás aquí?

• Entender qué es RAG y cómo se aplica en la nube.
• Despliegue y operación de recursos en Azure de forma similar al entorno local.
• Criterios de escalabilidad: decidir cuándo la nube es preferible al equipo personal.

¿Cómo evitar costos inesperados en Azure al practicar RAG?

Según se menciona, Azure ofrece doscientos dólares de crédito inicial, suficientes para completar la práctica. Sin embargo, los servicios en la nube, y en especial los de inteligencia artificial, generan costo por estar desplegados, incluso si no tienen uso activo. Por eso, si haces pausas (por ejemplo, detenerte en una lección y retomar la siguiente semana), es clave destruir los recursos al finalizar cada sesión.

• Destruye todos los recursos de Azure cuando pauses tu aprendizaje.
• Re-despliega tus servicios al retomar para evitar cargos innecesarios.
• Considera que los servicios de IA en la nube, aun sin uso, cuestan y mucho.
• Planea sesiones de estudio concentradas para aprovechar mejor el crédito.

Con esto en mente, si ya tienes tu suscripción, la base de Azure y práctica con LangChain y Jupyter Notebooks, es momento de iniciar con la parte operativa.

¿Con qué entorno comenzarás y cómo organizarás tus pausas para optimizar costos? Comparte tu plan y dudas en los comentarios.