Ajuste fino de modelos de lenguaje grandes utilizando QLoRA
QLoRA es una técnica avanzada para el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLM) que aprovecha métodos de cuantificación, ofreciendo una manera más eficiente de realizar este ajuste sin incurrir en costos computacionales masivos. Esta capacitación cubrirá tanto los fundamentos teóricos como la implementación práctica del ajuste fino de LLM mediante QLoRA.
Esta capacitación en vivo con instructor (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 modelos grandes para tareas específicas y personalizaciones.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLM.
- Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes para aplicaciones específicas del dominio.
- Optimizar el rendimiento del ajuste fino con recursos computacionales limitados mediante cuantificación.
- Desplegar y evaluar los modelos ajustados de manera eficiente en aplicaciones del mundo 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 capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
Temario del curso
Introducción a QLoRA y Cuantificación
- Visión general de la cuantificación y su papel en la optimización de modelos
- Introducción al framework QLoRA y sus beneficios
- Diferencias clave entre QLoRA y métodos tradicionales de ajuste fino
Fundamentos de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)
- Introducción a los LLM y su arquitectura
- Desafíos del ajuste fino de modelos grandes a gran escala
- Cómo la cuantificación ayuda a superar las limitaciones computacionales en el ajuste fino de LLM
Implementación de QLoRA para Ajuste Fino de LLM
- Configuración del framework 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 y el rendimiento del modelo con la cuantificación
- Técnicas para reducir los costos de cómputo y el uso de memoria durante el ajuste fino
- Estrategias para realizar el ajuste fino con requisitos mínimos de hardware
Evaluación de Modelos Ajustados
- Cómo evaluar la efectividad de los modelos ajustados
- Métricas de evaluación comunes para modelos de lenguaje
- Optimización del rendimiento del modelo post-ajuste y solución de problemas
Despliegue y Escalamiento de Modelos Ajustados
- Mejores prácticas para desplegar LLM cuantizados en entornos de producción
- Escalamiento del despliegue para manejar solicitudes en tiempo real
- Herramientas y frameworks 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 PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural)
- Ejemplos de ajuste fino de LLM en diversas industrias como salud, finanzas y comercio electrónico
- Lecciones aprendidas de despliegues reales basados en modelos QLoRA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático y las redes neuronales
- Experiencia con el ajuste fino de modelos y el aprendizaje por transferencia
- Conocimiento de modelos de lenguaje grandes (LLM) y frameworks de aprendizaje profundo (por ejemplo, PyTorch, TensorFlow)
Público objetivo
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de IA
- Científicos de datos
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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.
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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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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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.
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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.
