Una aplicación puede llamar directamente a un modelo IA, pero una respuesta correcta no indica cómo se autorizó la solicitud, si se almacenó en caché o se limitó, ni qué ruta gestionó un fallo. Cloudflare AI Gateway es un punto de control con nombre entre la aplicación y su modelo de origen. Reúne varias solicitudes de modelos en un lugar observable para el control de acceso, los registros y las políticas de tráfico.
Este curso añade ese punto de control a pequeñas aplicaciones Workers AI idea a idea. Primero dirigirás una solicitud, después investigarás fallos, reutilizarás respuestas repetidas seguras, aplicarás controles de solicitudes y gasto y construirás una alternativa de modelo limitada. Cada operación incluye explicaciones breves, por lo que no se supone experiencia previa con puertas de enlace ni operaciones IA.
El curso contiene 5 laboratorios guiados y 1 reto independiente de elusión de la puerta de enlace. Los laboratorios guiados presentan cada capacidad antes del reto independiente.
Qué aprenderás
- Dirigir inferencia mediante una puerta de enlace: crear una puerta de enlace autenticada y distinguir su acceso de la autorización del modelo de origen.
- Rastrear una solicitud de modelo fallida: adjuntar metadatos no secretos y usar registros para separar fallos de entrada, puerta de enlace y servicio de origen.
- Almacenar en caché solicitudes de inferencia repetidas: observar un fallo y un acierto exactos de caché y omitir su reutilización cuando importa obtener una salida nueva.
- Controlar límites de solicitudes y gasto: demostrar un pequeño límite de solicitudes y leer una política de coste de alcance limitado sin agotar un presupuesto.
- Recuperar con un modelo alternativo: recuperarse de un fallo controlado del modelo principal manteniendo finita la cadena de alternativas.
- Elusión oculta de la puerta de enlace: reparar de forma independiente un Worker cuya llamada directa al modelo evita la política de puerta de enlace prevista.
A quién va dirigido este curso
Desarrolladores que han llamado a Workers AI y quieren observar y controlar solicitudes de modelos.
Requisitos previos: Completa Cloudflare Workers AI for Beginners y Connect LabEx to Your Cloudflare Account. Debes reconocer un Worker JavaScript, un enlace Workers AI y una pequeña solicitud de modelo; el curso presenta los conceptos de puerta de enlace desde el principio.
Entorno de aprendizaje: Usa tu propia cuenta Cloudflare dedicada al aprendizaje. Cada unidad empieza en una VM nueva, crea recursos desechables con nombres únicos y termina eliminándolos y cerrando sesión. Los ejercicios usan modelos alojados por Cloudflare y muy pocas solicitudes dentro de Workers Free; no requieren Workers Paid ni una cuenta de proveedor IA externo.
Preguntas frecuentes
¿Necesito una cuenta de proveedor IA externo?
No. Los ejercicios usan modelos alojados por Cloudflare y pocas solicitudes. No requieren Workers Paid ni una cuenta de proveedor externo.
¿La autenticación de la puerta de enlace es lo mismo que la autorización del modelo?
No. Pruebas el acceso a la puerta de enlace por separado del acceso al modelo de origen y después usas metadatos no secretos y registros para distinguir fallos de entrada, puerta de enlace y servicio de origen.
¿Agotaré un presupuesto para probar una política de gasto?
No. Demuestras un pequeño límite de solicitudes y lees la política de coste de alcance limitado. Eso es diferente de demostrar que se ha alcanzado un límite de gasto.
¿Qué evalúa el reto final?
Repara un Worker que llama directamente al modelo y evita la política de puerta de enlace prevista. Mantén limitada la recuperación y elimina solo los recursos creados para el ejercicio.
