Crearé un backend de producción en python con fastapi o django

La mayoría de las funciones de IA fallan en producción porque el backend que las soporta no fue diseñado para manejar tráfico real, solicitudes concurrentes o cargas de escalado. Construyo la capa de backend en Python que soporta tu producto mucho después de que la demo funciona.

Usando FastAPI o Django según tu stack, configuro APIs REST o GraphQL, modelos de datos en PostgreSQL, caché en Redis y workers en segundo plano con Celery para todo lo que no debería bloquear una solicitud. El despliegue se realiza con Docker y se envía a AWS mediante un pipeline CI/CD sencillo.

El objetivo es un backend que sea aburrido en el mejor sentido: predecible, observable y fácil de que otro ingeniero lo retome. Si estás integrando funciones de LLM, estructuro la arquitectura para que esas llamadas no se conviertan en un cuello de botella ni en un punto único de fallo.

Preguntaré sobre tu stack actual, carga esperada y puntos de integración antes de escribir código, para que el alcance coincida con lo que realmente necesitas.