Implementación de Tencent Hunyuan en Producción: Inferencia de Baja Latencia y Optimización de Costos
Implementación de Tencent Hunyuan en Producción: Inferencia de Baja Latencia y Optimización de Costos es un curso práctico sobre el despliegue confiable de modelos Tencent Hunyuan a gran escala.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que desean utilizar Tencent Hunyuan para implementar modelos grandes y MoE con menor latencia, mejor utilización de la GPU y costos operativos controlados.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- explicar los principales desafíos de producción al servir modelos Tencent Hunyuan.
- aplicar técnicas prácticas de optimización de inferencia como TensorRT, ajuste del KV-cache, cuantización y agrupamiento (batching).
- diseñar un enfoque de implementación escalable con escalado automático, monitoreo y planificación de capacidad.
- mejorar el equilibrio entre latencia y costo para cargas de trabajo en producción real.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas 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.
Temario del curso
Fundamentos de Producción con Tencent Hunyuan
- Visión general de los escenarios de servicio de modelos Tencent Hunyuan.
- Características de producción de modelos grandes y MoE.
- Cuellos de botela comunes en latencia, capacidad de procesamiento (throughput) y costos.
- Definición de objetivos de nivel de servicio (SLO) para cargas de trabajo de inferencia.
Arquitectura de Despliegue y Flujo de Servicio
- Componentes principales de una pila de inferencia en producción.
- Elegir entre modelos de despliegue con contenedores, on-premise y en la nube.
- Fundamentos de carga de modelo, enrutamiento de solicitudes y asignación de GPU.
- Diseño para confiabilidad y simplicidad operativa.
Optimización de Latencia en la Práctica
- Uso de motores de inferencia optimizados como TensorRT cuando corresponda.
- Conceptos de KV-cache y ajuste práctico del caché.
- Reducción de la sobrecarga de inicio, calentamiento (warmup) y respuesta.
- Medición del tiempo hasta el primer token y velocidad de generación de tokens.
Capacidad de Procesamiento (Throughput), Agrupamiento y Eficiencia de la GPU
- Estrategias de agrupamiento continuo y agrupamiento por solicitudes.
- Gestión de concurrencia y comportamiento de colas.
- Mejora de la utilización de la GPU sin perjudicar la experiencia del usuario.
- Gestión de solicitudes de contexto largo y cargas de trabajo mixtas.
Cuantización y Control de Costos
- Por qué la cuantización es importante para el servicio en producción.
- Compensaciones prácticas entre FP16, INT8 y otras opciones de precisión comunes.
- Equilibrio entre calidad del modelo, latencia y costo de infraestructura.
- Construcción de una lista de verificación simple para optimización de costos.
Operaciones, Monitoreo y Revisión de Preparación
- Disparadores de escalado automático para servicios de inferencia.
- Monitoreo de latencia, capacidad de procesamiento (throughput), uso del caché y salud de la GPU.
- Fundamentos de registro de eventos (logging), alertas y respuesta a incidentes.
- Revisión de una implementación de referencia y creación de un plan de mejora.
Requerimientos
- Comprensión básica de despliegue de modelos de lenguaje grande (LLM) y flujos de trabajo de inferencia.
- Experiencia con contenedores, infraestructura en la nube o on-premise, y servicios basados en API.
- Conocimiento operativo de Python o tareas de ingeniería de sistemas.
Público Objetivo
- Ingenieros de ML que despliegan LLMs en producción.
- Ingenieros de plataforma responsables de servicios de inferencia basados en GPU.
- Arquitectos de soluciones diseñando plataformas de servicio de IA escalables.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
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Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones grupales.
- Amplia cantidad de ejercicios prácticos.
- Ejercitación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo con LangGraph específicos para la atención sanitaria, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditoría.
- Integrar aplicaciones desarrolladas con LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT e ICD).
- Aplicar las mejores prácticas en materia de fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Desplegar, monitorizar y validar aplicaciones con LangGraph en entornos de producción del sector sanitario.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Ejercicios prácticos con casos reales.
- Práctica de implementación en un laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph, incorporando los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y su procesamiento.
- Implementar salvaguardas, aprobaciones con intervención humana (human-in-the-loop) y rutas de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción, asegurando observabilidad y control de costos.
Formato del Curso
- Lecciones interactivas y debates.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- 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.
Construyendo flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un marco de trabajo para componer flujos de trabajo de LLM estructurados en grafos que soportan ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) 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 atención al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos alternativos para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación de datos, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y asegurar el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de pruebas (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
LangGraph para Automatización de Marketing
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Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de marketing de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas con bifurcaciones y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenidos y correos electrónicos estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para lograr una personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a lo largo de campañas multifase.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Talleres prácticos para implementar flujos de trabajo de correos electrónicos y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de bifurcación.
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 inteligencia artificial conversacional seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para RBAC, SSO, conectores e integraciones con aplicaciones empresariales.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de productos de nivel intermedio, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad/cumplimiento que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles basados en cumplimiento.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y repositorios de datos.
- Diseñar e implementar manuales de operación y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos 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.
Arquitecturas de 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 de manera económica.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de infraestructura de nivel avanzado, arquitectos de nube y líderes de MLOps que desean diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para maximizar el rendimiento y minimizar los costos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- 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 en entornos empresariales.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos 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 coordinarla.
Industrialización 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 impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de productos, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar e industrializar 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 (UX) para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso reales.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio de asistentes conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Implementaciones empresariales de nivel superior con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para su implementación en entornos productivos dentro de empresas.
Esta formación presencial impartida por instructores (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de IA/ML y arquitectos de plataforma de nivel intermedio a avanzado, así como a equipos de MLOps que deseen desplegar, optimizar y garantizar la seguridad de Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando opciones basadas en API y autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y los costos asociados.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas 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.
Mistral para una IA responsable: privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y lista para entornos empresariales que ofrece funciones para el despliegue seguro, cumplidor y responsable de la IA.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a responsables de cumplimiento normativo, arquitectos de seguridad y partes interesadas de los departamentos legal y de operaciones que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral, aprovechando mecanismos de privacidad, residencia de datos y controles empresariales.
Al finalizar esta formación, 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, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue alineados con el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Aplicaciones multimodales con modelos Mistral (Visión, OCR y comprensión de documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto que ahora se integran en flujos de trabajo multimodales, apoyando tanto tareas lingüísticas como visuales para aplicaciones empresariales e investigativas.
Esta capacitación guiada 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, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y adaptar modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión documental para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda visual-textual y interfaces de usuario asistivas.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos de programación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
