Un Worker ordinario sigue reglas escritas en código. Workers AI permite que también pida a un modelo alojado resumir texto, producir datos estructurados, comparar significado o proponer una herramienta de aplicación. El modelo es potente pero variable, así que una aplicación fiable debe limitar entradas, validar salidas y gestionar fallos del servicio en vez de confiar en todas las respuestas.
El curso presenta cada nueva idea de IA junto a una pequeña aplicación de tickets de soporte. Usarás modelos alojados por Cloudflare mediante un enlace Workers AI, observarás comportamiento real localmente y después del despliegue y mantendrás cada ejercicio dentro de la asignación estándar de Workers Free. No se requieren conocimientos previos de aprendizaje automático ni un plan Workers Paid.
El curso contiene 6 laboratorios guiados y 1 reto independiente de reparación de un clasificador. Los laboratorios guiados presentan cada capacidad antes del reto independiente.
Qué aprenderás
- Añadir un endpoint de resumen de tickets: conectar un Worker a un modelo IA y limitar su entrada y salida.
- Transmitir una respuesta de ayuda: entregar texto generado en fragmentos y gestionar la finalización o cancelación.
- Extraer campos de tickets validados: solicitar JSON y validar la respuesta del modelo antes de aceptarla.
- Generar embeddings de búsqueda: convertir texto en vectores compatibles y ordenar documentos de soporte por similitud.
- Validar llamadas a herramientas seleccionadas por el modelo: tratar la llamada como una propuesta, validarla y ejecutar solo una operación permitida.
- Gestionar fallos del servicio de modelos: separar entradas inválidas, salidas incompatibles, límites de cuota y fallos temporales con recuperación limitada.
- Clasificador de tickets sin comprobaciones: reparar de forma independiente un clasificador que confía demasiado pronto en la salida del modelo.
A quién va dirigido este curso
Desarrolladores Workers nuevos en inferencia alojada que quieren construir pequeñas funciones IA validadas.
Requisitos previos: Completa Cloudflare Workers for Beginners, especialmente Connect LabEx to Your Cloudflare Account. Explica la VM LabEx, autorización de dispositivo de Wrangler, confirmación de cuenta y configuración de su identificador. Debes reconocer ya un controlador Worker JavaScript y saber desplegar y eliminar un Worker.
Entorno de aprendizaje: Usa tu propia cuenta Cloudflare de aprendizaje. Cada unidad empieza en una VM nueva, crea un Worker desechable con nombre independiente y termina eliminándolo y cerrando sesión. El uso de Workers AI se mide en Neurons y comparte una cuota diaria de cuenta, así que los ejemplos son pequeños y nunca suponen que la cuota restante sea ilimitada.
Preguntas frecuentes
¿Necesito experiencia en aprendizaje automático?
No. El curso presenta resúmenes, streaming, salida estructurada, embeddings y herramientas junto a pequeñas tareas de tickets de soporte. Se requieren fundamentos de Workers y JavaScript.
¿Todas las respuestas del modelo serán iguales?
No. La salida del modelo puede variar. Los laboratorios limitan entradas, validan salidas y gestionan fallos en lugar de exigir un texto generado exacto.
¿Puedo confiar en una llamada a herramienta seleccionada por el modelo?
Trátala como una propuesta. Valida su esquema y alcance antes de ejecutar una operación permitida; no la aceptes como instrucción para realizar trabajo arbitrario.
¿Esto requiere Workers Paid?
Los pequeños ejemplos usan la asignación estándar de Workers Free. El uso de Workers AI se mide en Neurons y comparte una cuota diaria de cuenta; no se supone que la cuota restante sea ilimitada. Cada laboratorio termina con limpieza de recursos propios y cierre de sesión.
