Para el junior que ya sabe Django y no quiere quedarse atrás
Aprende a conectar Django con LLMs reales, sin LangChain, sin magia. Solo Python profesional y proyectos que puedes mostrar en una entrevista.
from django.conf import settings
import anthropic
class AIService:
def __init__(self):
self.client = anthropic.Anthropic(
api_key=settings.ANTHROPIC_KEY
)
def stream_response(self, messages):
"""Streaming hacia el frontend via SSE"""
with self.client.messages.stream(
model="claude-3-5-sonnet",
max_tokens=1024,
messages=messages
) as stream:
for text in stream.text_stream:
yield format_sse(text)Ves ofertas de trabajo pidiendo 'experiencia con IA' y no sabes por dónde empezar
Seguiste tutoriales de LangChain y no entendiste qué estaba pasando por dentro
Sabes Django, pero sientes que te estás quedando atrás mientras otros ya despliegan en producción
Tienes miedo de que en un año tu perfil sea menos relevante
Conectar Django con cualquier LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini) sin depender de frameworks externos
Construir sistemas conversacionales con estado, multi-usuario y streaming en tiempo real
Implementar RAG: hacer que tu sistema responda sobre documentos propios
Deployar en producción con Celery, Redis, PostgreSQL y pgvector
Controlar costos con un sistema de créditos real
Tener un proyecto de portfolio que se explica solo en una entrevista
42 clases. De cero a producción, sin saltarse pasos.
Panorama completo antes de escribir una línea de código. Qué es un LLM, qué es un prompt, qué es contexto, qué es un token. El rol de Django en un sistema con IA.
Tu primera llamada real a una API de IA desde Django. Sin magia, solo HTTP y Python. Anatomía de la llamada, encapsulamiento en servicios, manejo de errores en producción.
El corazón del curso. Diseño de modelos, construcción del historial de contexto, multi-usuario, gestión de conversaciones largas sin exceder el límite de tokens.
Sin esto, la experiencia de usuario es inaceptable hoy. Server-Sent Events desde cero, flujo completo de punta a punta, manejo de errores en mid-stream.
El patrón explicado sin LangChain: retrieve, augment, generate. Embeddings con pgvector, búsqueda semántica, subida y procesamiento de PDFs.
Las llamadas a IA son lentas. Setup de Celery con Redis, procesamiento asíncrono de documentos, monitoreo de tareas.
Diseño de endpoints para sistemas conversacionales, serializers, permisos, autenticación JWT y documentación automática con drf-spectacular.
Sistema de créditos en Django, rate limiting por usuario, validación antes de cada llamada. Lo que convierte un proyecto en algo productizable.
Deploy en Railway o Render con PostgreSQL y Redis. Settings divididos, variables de entorno seguras, logging, monitoreo básico.
Construís desde cero una plataforma donde el usuario crea asistentes personalizados, sube documentos y les hace preguntas. Backend completo, deployado, listo para portfolio.
Senior Backend Developer · Especialista en Python y Django
Más de X años construyendo sistemas con Python en producción. He trabajado con equipos en [empresa/proyecto relevante] y ahora me dedico a enseñar lo que el mercado realmente necesita, no lo que está de moda en Twitter.
"Vine sabiendo Django básico y salí con un proyecto que no solo funciona, sino que entiendo por qué funciona. Eso no tiene precio."
"El módulo de streaming solo ya vale el curso. Lo implementé en mi trabajo y me preguntaron cómo lo había hecho."
"Por fin entendí RAG de verdad. Había visto mil tutoriales con LangChain pero nadie explicaba qué pasaba por dentro."
Precio de lanzamiento · Solo por esta semana
Si no es lo que esperabas, te devolvemos el 100% del dinero. Sin preguntas.