Ajuste fino de modelos y Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
El ajuste fino de modelos y LLM es un proceso clave 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 en vivo impartida por un instructor (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 serán capaces de:
- Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
- Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino de modelos preentrenados.
- Ajustar finamente Modelos de Lenguaje Grande (LLM) para tareas de PNL.
- Optimizar el rendimiento del modelo y abordar desafíos comunes.
Formato del curso
- Clase magistral 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, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción al ajuste fino
- ¿Qué es el ajuste fino?
- Casos de uso y beneficios del ajuste fino
- Vista general de modelos preentrenados y aprendizaje por transferencia
Preparación para el ajuste fino
- Recopilación y limpieza de conjuntos de datos
- Comprensión de los requisitos de datos específicos de la tarea
- Análisis exploratorio de datos y preprocesamiento
Técnicas de ajuste fino
- 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 Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
- Adaptación de LLM para tareas de PNL (p. 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 y el subajuste
Escalado de los esfuerzos de ajuste fino
- Ajuste fino en sistemas distribuidos
- Aprovechamiento 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 el éxito del 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
- Conocimiento 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 de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- 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).
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Formato del curso
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- 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.
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- 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
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- 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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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.
