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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.

Número de participantes


Precio por participante

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