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Hola Devs, en el último año y medio me he sumergido profundamente en el mundo de la Inteligencia Artificial y los Modelos de Lenguaje a Gran Escala LLM. He trabajado desde la ingeniería de sistemas escalables hasta el análisis de internals de modelos y la optimización de prompts, leyendo más de 20 libros para entender este paisaje que evoluciona muy rápido. Algunos textos fueron teóricos, otros muy prácticos, pero unos pocos destacan como lectura imprescindible para quien quiera construir, desplegar o comprender sistemas de IA. Si eres ingeniero de IA, desarrollador, investigador o un aprendiz ambicioso que quiere entender la transición hacia aplicaciones impulsadas por LLM, esta selección te ahorrará cientos de horas de prueba y error. A continuación 5 libros que combinan profundidad y practicidad para navegar el ecosistema actual de IA.

1. The LLM Engineering Handbook por Paul Iusztin y Maxime Labonne
Un recurso extremadamente práctico para construir, afinar y desplegar LLMs de forma eficiente. Cubre optimización de prompts, Retrieval Augmented Generation RAG, function calling, evaluación de modelos y ejemplos accionables. Ideal para entender el ciclo de vida completo de productos basados en LLM y cómo llevar modelos de investigación a producción.

2. AI Engineering por Chip Huyen
Explora cómo se diseñan y escalan las aplicaciones de IA modernas en entornos reales. Excelente para quienes ya conocen lo básico y quieren profundizar en infraestructura, pipelines de datos y retos de despliegue con modelos de base. Chip enfatiza disciplina de ingeniería, reproducibilidad, monitorización y CI CD para sistemas de ML, aspectos que muchos libros omiten.

3. Designing Machine Learning Systems por Chip Huyen
Se centra en el diseño de sistemas de machine learning desde la recolección y etiquetado de datos hasta el despliegue y mantenimiento de modelos. Llena de ideas prácticas alineadas con lo que las grandes empresas esperan de roles de ML engineering. Muy recomendada para preparar entrevistas o diseñar infraestructura robusta.

4. Building LLMs for Production por Louis François Bouchard y Louie Peters
Guía práctica para llevar LLMs a entornos productivos con seguridad y eficiencia. Trata estrategias de serving, métodos de fine tuning, bases de datos vectoriales e integración con aplicaciones existentes. Destaca por su foco en excelencia operativa: latencia, optimización de costes y observabilidad, temas claves en producción.

5. Build a Large Language Model from Scratch por Sebastian Raschka
Trabajo profundo y claro que explica paso a paso la construcción de un transformer desde cero: tokenización, mecanismos de atención, optimización y fine tuning. Ideal para desarrolladores que quieren ir más allá del uso de APIs y comprender realmente cómo funcionan estos modelos.

Cómo elegí estos libros: valoro relevancia práctica, profundidad técnica y credibilidad del autor. Prefiero textos escritos por quienes han construido sistemas en producción y que incluyen ejemplos de código, estrategias de despliegue y consideraciones de diseño. Evito los que son excesivamente académicos o teóricos sin aplicabilidad inmediata. Los cinco títulos anteriores ofrecen un equilibrio que los hace útiles incluso cuando la tecnología sigue avanzando.

Lecturas adicionales recomendadas
Hands On Large Language Models para implementaciones guiadas, Prompt Engineering for LLMs para dominar prompts y evaluación, Building Agentic AI Systems para profundizar en razonamiento y autonomía, y libros sobre prompt engineering para creatividad aplicada. También son útiles recursos sobre LLMs in Production y guías prácticas sobre ingeniería de IA.

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