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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

Número de participantes


Precio por participante

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