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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a Mistral Medium 3
- Arquitectura y capacidades del modelo
- Comparación con otros modelos de Mistral
- Aplicaciones empresariales clave
Estrategias de implementación
- Implementación basada en API
- Autoalojamiento (self-hosting) con Docker y Kubernetes
- Consideraciones híbridas y multi-nube
Optimización del rendimiento
- Técnicas de agrupación por lotes (batching) y paralelización
- Cuantización y aceleración del modelo
- Compromisos entre costo y rendimiento
Aplicaciones multimodales
- Integración de procesamiento de texto e imágenes
- OCR e inteligencia de documentos
- Flujos de trabajo empresariales entre modalidades
Seguridad y cumplimiento
- Consideraciones sobre residencia de datos y privacidad
- Acceso y permisos basados en roles
- Auditoría y gobernanza
Monitoreo y observabilidad
- Seguimiento de rendimiento y deriva (drift)
- Condiciones de registros (logging) y pipelines de métricas
- Alertas y resolución de problemas
Escala para empresas
- Patrones de escalado horizontal y vertical
- Equilibrado de carga (load balancing) y redundancia
- Estrategias de recuperación ante desastres
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Domino de Python o un lenguaje de programación similar
- Experiencia en la implementación de modelos de aprendizaje automático
- Conocimiento de entornos en la nube o conteneorizados
Público objetivo
- Ingenieros de IA/ML
- Arquitectos de plataforma
- Equipos de MLOps
