Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) son modelos de redes neuronales profundas capaces de generar textos en lenguaje natural basados en una entrada o contexto dados. Están entrenados con grandes volúmenes de datos textuales provenientes de diversos dominios y fuentes, logrando capturar los patrones sintácticos y semánticos del lenguaje natural. Los LLM han alcanzado resultados impressionantes en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como la resumización de textos, respuesta a preguntas, generación de texto y más.
Esta formación presencial dirigida por instructores (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de PLN.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
- Crear un LLM básico y ajustarlo finamente (fine-tuning) en un conjunto de datos personalizado.
- Utilizar LLM para diferentes tareas de PLN, como resumización de textos, respuesta a preguntas, generación de texto y más.
- Depurar y evaluar LLM utilizando herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numosos 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 coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción
- ¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)?
- LLM vs. modelos tradicionales de PLN
- Descripción general de las características y arquitectura de los LLM
- Desafíos y limitaciones de los LLM
Comprensión de los LLM
- El ciclo de vida de un LLM.
- Cómo funcionan los LLM.
- Los componentes principales de un LLM: codificador, decodificador, atención, incrustaciones (embeddings), etc.
Primeros Pasos
- Configuración del Entorno de Desarrollo.
- Instalación de un LLM como herramienta de desarrollo, por ejemplo, Google Colab o Hugging Face.
Trabajo con LLM
- Exploración de las opciones de LLM disponibles.
- Creación y uso de un LLM.
- Ajuste fino (fine-tuning) de un LLM en un conjunto de datos personalizado.
Resumización de Textos
- Comprensión de la tarea de resumización de textos y sus aplicaciones.
- Uso de un LLM para la resumización extractiva y abstractiva de textos.
- Evaluación de la calidad de los resúmenes generados mediante métricas como ROUGE, BLEU, etc.
Respuesta a Preguntas
- Comprensión de la tarea de respuesta a preguntas y sus aplicaciones.
- Uso de un LLM para la respuesta a preguntas de dominio abierto y cerrado.
- Evaluación de la precisión de las respuestas generadas mediante métricas como F1, EM, etc.
Generación de Texto
- Comprensión de la tarea de generación de textos y sus aplicaciones.
- Uso de un LLM para la generación de texto condicional e incondicional.
- Control del estilo, tono y contenido de los textos generados mediante parámetros como temperatura, top-k, top-p, etc.
Integración de LLM con Otros Frameworks y Plataformas
- Uso de LLM con PyTorch o TensorFlow.
- Uso de LLM con Flask o Streamlit.
- Uso de LLM con Google Cloud o AWS.
Solucionar Problemas (Troubleshooting)
- Comprensión de los errores y errores comunes en LLM.
- Uso de TensorBoard para monitorear y visualizar el proceso de entrenamiento.
- Uso de PyTorch Lightning para simplificar el código de entrenamiento y mejorar el rendimiento.
- Uso de Hugging Face Datasets para cargar y preprocesar los datos.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje profundo.
- Experiencia con Python y PyTorch o TensorFlow.
- Experiencia básica en programación.
Público Objetivo
- Desarrolladores.
- Entusiastas del PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural).
- Científicos de datos.
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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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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
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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.
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- 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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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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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)
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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.
