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Duración 14 horas
Temario del curso
Opciones de Despliegue
- Compensaciones entre API alojada y autoalojada.
- Patrones en premisas propias, borde y entornos aislados (air-gapped).
- Modelo único frente a portafolio de modelos.
- Comparación de costo por decisión.
Dimensionamiento de Hardware y Capacidad
- Huella de memoria según el número de parámetros.
- Solo CPU frente a aceleración con GPU.
- Planificación de concurrencia y throughput.
- Margen para el crecimiento de la longitud de la tarea.
Stacks de Servicio
- Opciones de vLLM y SGLang.
- Ejecución con llama.cpp y GGUF.
- Ollama para desarrollo local.
- Elegir según la forma de la carga de trabajo de decisión.
Cuantización sin Pérdida de Calibración
- Formatos de precisión y ahorros de memoria.
- Medición de la calidad y la pérdida de calibración.
- Variantes por tensor e informadas por importancia.
- Pruebas de aceptación después de la cuantización.
Ingeniería de Latencia
- Latencia mediana frente a latencia de cola.
- Crecimiento de la latencia con la longitud del contexto.
- Arranque en caliente (warm start) y caché de modelos.
- Loteo de múltiples preguntas de decisión.
Entornos de Borde y Restringidos
- Pequeños modelos de decisión en CPU.
- Despliegue en Apple Silicon y dispositivos embebidos.
- Operación sin conexión y estrategia de actualización.
- Distribución de pesos en entornos aislados (air-gapped).
Contenerización y Escalado
- Diseño de imágenes para servicio de modelos.
- Gestión de volúmenes y caché.
- Escalado horizontal y enrutamiento.
- Límites de recursos y uso compartido de GPU.
Observabilidad
- Métricas de solicitudes, latencia y errores.
- Monitoreo de la distribución de confianza.
- Seguimiento de resultados de decisión y escalaciones.
- Alertas por deriva de calibración.
Versionado y Despliegue
- Versionado de modelos y adaptadores.
- Despliegue sombra y canario.
- Archivos de modelo fijados (pinned) para auditoría.
- Procedimientos de revocación (rollback).
Seguridad y Multiinquilinato
- Autenticación y limitación de tasa.
- Aislamiento de inquilinos para prompts y registros.
- Aislamiento de red y control de egreso.
- Registro de auditoría de decisiones.
Requerimientos
- Administración de Linux y experiencia con contenedores.
- Conocimiento de servidores de inferencia de modelos y gestión de GPU.
- Comprensión básica de APIs REST, equilibrio de carga (load balancing) y monitoreo.
Público Objetivo
- Ingenieros de MLOps y plataforma que operan infraestructura de inferencia.
- Equipos de SRE que dan soporte a servicios de IA.
- Ingenieros de IA que despliegan modelos de decisión en premisas propias.
- Arquitectos que diseñan despliegues de IA aislados o regulados.