Ajuste Fino de Modelos y Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)
El ajuste fino de modelos y LLM es un proceso fundamental para adaptar modelos de aprendizaje automático preentrenados a tareas y conjuntos de datos específicos. Este curso explora las técnicas, herramientas y mejores prácticas para el ajuste fino, centrándose en implementaciones prácticas y estrategias de optimización para lograr un alto rendimiento.
Esta formación práctica impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
- Preparar conjuntos de datos para ajustar modelos preentrenados.
- Ajustar finamente grandes modelos de lenguaje (LLM) para tareas de PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural).
- Optimizar el rendimiento del modelo y abordar los desafíos comunes.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y discusiones.
- Amplia práctica con ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Temario del curso
Introducción al ajuste fino
- ¿Qué es el ajuste fino?
- Casos de uso y beneficios del ajuste fino.
- Visión general de los modelos preentrenados y el aprendizaje por transferencia.
Preparación para el ajuste fino
- Recolección y limpieza de conjuntos de datos.
- Comprensión de los requisitos específicos de datos según la tarea.
- Análisis exploratorio de datos y preprocesamiento.
Técnicas de ajuste fino
- \r
- Aprendizaje por transferencia y extracción de características.
- Ajuste fino de transformadores con Hugging Face.
- Ajuste fino para tareas supervisadas frente a no supervisadas.
Ajuste fino de Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)
- Adaptación de LLM para tareas de PLN (ej. clasificación de texto, resumen).
- Entrenamiento de LLM con conjuntos de datos personalizados.
- Control del comportamiento de LLM mediante ingeniería de prompts.
Optimización y evaluación
- Ajuste de hiperparámetros.
- Evaluación del rendimiento del modelo.
- Abordaje del sobreajuste (overfitting) e infradejamiento (underfitting).
Escala del esfuerzo de ajuste fino
- Ajuste fino en sistemas distribuidos.
- Uso de soluciones basadas en la nube para escalabilidad.
- Casos de estudio: Proyectos de ajuste fino a gran escala.
Mejores prácticas y desafíos
- Mejores prácticas para tener éxito con el ajuste fino.
- Desafíos comunes y resolución de problemas.
- Consideraciones éticas en el ajuste fino de modelos de IA.
Tópicos avanzados (opcional)
- Ajuste fino de modelos multimodales.
- Aprendizaje zero-shot y few-shot.
- Exploración de técnicas LoRA (Low-Rank Adaptation).
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático.
- Experiencia con programación en Python.
- Familiaridad con modelos preentrenados y sus aplicaciones.
Público objetivo
- Científicos de datos.
- Ingenieros de aprendizaje automático.
- Investigadores en inteligencia artificial (IA).
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
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- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector sanitario, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditoría.
- Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas en fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Desplegar, monitorizar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos con casos de estudio reales.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito jurídico que preserven la audibilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías jurídicas y estándares de documentos en el estado del gráfico y en el procesamiento.
- Implementar controles de seguridad, aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en entornos de producción con observabilidad y control de costos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Abundancia de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Construcción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y endurecer el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Lección interactiva y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de laboratorio (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de personalización del curso
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- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a lo largo de campañas multi-etapa.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y debates grupales.
- Prácticas implementando flujos de trabajo de correo electrónico y tuberías de contenido.
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Opciones de Personalización del Curso
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Le Chat Enterprise: ChatOps privado, integraciones y controles administrativos
14 HorasLe Chat Enterprise es una solución de ChatOps privada que ofrece capacidades de IA conversacional seguras, personalizables y con gobernanza para organizaciones, con soporte para RBAC, SSO, conectores e integraciones de aplicaciones empresariales.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad y cumplimiento de nivel intermedio que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar controles basados en RBAC, SSO y cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar hojas de ruta administrativas para la gobernanza de ChatOps.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y discusiones grupales.
- Amplia cantidad de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Arquitecturas de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) Rentables: Mistral a Gran Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costos)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grande de alto rendimiento, optimizada para su implementación en producción a gran escala con costos reducidos.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de infraestructura avanzados, arquitectos de nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr el máximo rendimiento al menor costo posible.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupación (batching), cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción, adaptadas a cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Ponencias interactivas y discusión.
- Amplia cantidad de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Comercialización de Asistentes Conversacionales con Conectores e Integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial de código abierto que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto y desarrolladores full-stack con nivel principiante a intermedio, así como a ingenieros de integración que deseen diseñar, integrar y comercializar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de producto para casos de uso reales.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarla.
Implementaciones empresariales de nivel profesional con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para su implementación en entornos de producción dentro de empresas.
Esta formación presencial y guiada por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataformas y equipos de MLOps que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando opciones de API y autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y reducir costos.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar mejores prácticas de seguridad y cumplimiento normativo para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.
Mistral para una IA Responsable: Privacidad, Residencia de Datos y Controles Empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta y lista para entornos empresariales que ofrece funciones para el despliegue seguro, conforme a la normativa y responsable de la IA.
Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a responsables de cumplimiento normativo, arquitectos de seguridad y partes interesadas jurídicas y operativas de nivel intermedio que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral, aprovechando los mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos regulatorios.
- Configurar controles empresariales, como RBAC (Control de Acceso Basado en Roles), SSO (Inicio de Sesión Único) y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para alinearlos con el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Ejercicios prácticos de implementación de controles empresariales de IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Aplicaciones multimodales con modelos Mistral (visión, OCR y comprensión de documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de IA de código abierto que ahora se extienden a flujos de trabajo multimodales, compatibles con tareas tanto de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales e investigativas.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que desean desarrollar aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluidas pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresariales.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda de texto- imagen y interfaces de usuario asistenciales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarla.
