Ajuste Fino de Modelos de Lenguaje Grande utilizando QLoRA
QLoRA es una técnica avanzada para realizar ajuste fino (fine-tuning) en modelos de lenguaje grande (LLM) mediante el aprovechamiento de métodos de cuantización, ofreciendo una forma más eficiente de ajustar estos modelos sin incurrir en costos computacionales masivos. Esta formación cubrirá tanto los fundamentos teóricos como la implementación práctica del ajuste fino de LLM utilizando QLoRA.
Esta formación en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores de IA y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean aprender a utilizar QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tareas específicas y personalizaciones.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantización para LLM.
- Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos de lenguaje grande para aplicaciones específicas del dominio.
- Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados utilizando cuantización.
- Desplegar y evaluar los modelos ajustados eficientemente en aplicaciones del mundo real.
Formato del Curso
- Clases interactivas 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, contáctenos para organizarlo.
Temario del curso
Introducción a QLoRA y Cuantización
- Visión general de la cuantización y su papel en la optimización de modelos.
- Introducción al marco de trabajo QLoRA y sus beneficios.
- Diferencias clave entre QLoRA y los métodos tradicionales de ajuste fino.
Fundamentos de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
- Introducción a los LLM y su arquitectura.
- Desafíos del ajuste fino de grandes modelos a escala.
- Cómo la cuantización ayuda a superar las limitaciones computacionales en el ajuste fino de LLM.
Implementación de QLoRA para Ajuste Fino de LLM
- Configuración del marco de trabajo y entorno de QLoRA.
- Preparación de conjuntos de datos para el ajuste fino con QLoRA.
- Guía paso a paso para implementar QLoRA en LLM utilizando Python y PyTorch/TensorFlow.
Optimización del Rendimiento del Ajuste Fino con QLoRA
- Cómo equilibrar la precisión del modelo y el rendimiento mediante la cuantización.
- Técnicas para reducir los costos de cómputo y el uso de memoria durante el ajuste fino.
- Estrategias para realizar ajuste finito con requisitos mínimos de hardware.
Evaluación de Modelos Ajustados
- Cómo evaluar la efectividad de los modelos ajustados.
- Métricas comunes de evaluación para modelos de lenguaje.
- Optimización del rendimiento del modelo después del ajuste y solución de problemas.
Despliegue y Escalado de Modelos Ajustados
- Mejores prácticas para desplegar LLM cuantizados en entornos de producción.
- Escalado del despliegue para manejar solicitudes en tiempo real.
- Herramientas y marcos de trabajo para el despliegue y monitoreo de modelos.
Casos de Uso y Estudios de Caso del Mundo Real
- Estudio de caso: Ajuste fino de LLM para soporte al cliente y tareas de PNL.
- Ejemplos de ajuste fino de LLM en diversas industrias como salud, finanzas y comercio electrónico.
- Lecciones aprendidas de despliegues del mundo real de modelos basados en QLoRA.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático y las redes neuronales.
- Experiencia con ajuste fino de modelos y aprendizaje por transferencia.
- Familiaridad con modelos de lenguaje grande (LLM) y marcos de aprendizaje profundo (por ejemplo, PyTorch, TensorFlow).
Audiencia
- Ingenieros de aprendizaje automático.
- Desarrolladores de IA.
- Científicos de datos.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector sanitario, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditoría.
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- Aplicar las mejores prácticas en fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
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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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Esta formación impartida por instructores (online o en las instalaciones) está dirigida a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que deseen combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- 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.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
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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)
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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.
