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Temario del curso
Introducción a Mistral Medium 3
- Arquitectura del modelo y capacidades.
- Comparación con otros modelos de Mistral.
- Principales aplicaciones empresariales.
Estrategias de implementación
- Implementación basada en API.
- Alojamiento propio con Docker y Kubernetes.
- Consideraciones para entornos híbridos y multi-nube.
Optimización del rendimiento
- Técnicas de agrupación y paralelización.
- Cuantización y aceleración de modelos.
- Compensaciones entre costo y rendimiento.
Aplicaciones multimodales
- Integración de procesamiento de texto e imágenes.
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) e inteligencia documental.
- Flujos de trabajo empresariales cross-modales.
Seguridad y cumplimiento
- Consideraciones sobre la residencia de datos y la privacidad.
- Acceso basado en roles y permisos.
- Auditoría y gobernanza.
Monitoreo y observabilidad
- Rastreo del rendimiento y deriva de datos.
- Pipelines de registro y métricas.
- Alertas y resolución de problemas.
Escalabilidad para entornos empresariales
- Patrones de escalado horizontal y vertical.
- Balanceo de carga y redundancia.
- Estrategias de recuperación ante desastres.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos avanzados en Python o lenguajes de programación similares.
- Experiencia con la implementación de modelos de aprendizaje automático.
- Comprensión de entornos en la nube o contenerizados.
Público objetivo
- Ingenieros de IA/ML
- Arquitectos de plataforma
- Equipos de MLOps
14 Horas