Ajuste fino de modelos y Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
El ajuste fino de modelos y de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) es un proceso fundamental 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, con énfasis en implementaciones prácticas y estrategias de optimización para lograr un alto rendimiento.
Esta capacitación presencial, impartida por un instructor (en línea o in situ), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad 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 (LLMs) para tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).
- Optimizar el rendimiento de los modelos y abordar desafíos comunes.
Formato del curso
- Clases magistrales interactivas y discusiones.
- Numerosos 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 la agenda.
Temario del curso
Introducción al ajuste fino
- ¿Qué es el ajuste fino?
- Casos de uso y beneficios del ajuste fino
- Visión general de los modelos preentrenados y el aprendizaje por transferencia
Preparación para el ajuste fino
- Recopilación y limpieza de conjuntos de datos
- Comprensión de los requisitos de datos específicos para cada 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 (LLMs)
- Adaptación de LLMs para tareas de NLP (por ejemplo, clasificación de texto, resumen)
- Entrenamiento de LLMs con conjuntos de datos personalizados
- Control del comportamiento de los LLMs mediante ingeniería de prompts
Optimización y evaluación
- Ajuste de hiperparámetros
- Evaluación del rendimiento del modelo
- Abordaje del sobreajuste y el subajuste
Escalar los esfuerzos de ajuste fino
- Ajuste fino en sistemas distribuidos
- Aprovechamiento de soluciones basadas en la nube para escalabilidad
- Estudios de caso: Proyectos de ajuste fino a gran escala
Mejores prácticas y desafíos
- Mejores prácticas para lograr un ajuste fino exitoso
- Desafíos comunes y resolución de problemas
- Consideraciones éticas en el ajuste fino de modelos de IA
Temas avanzados (opcional)
- Ajuste fino de modelos multimodales
- Aprendizaje zero-shot y few-shot
- Exploración de técnicas LoRA (Adaptación de bajo rango)
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático.
- Experiencia en programación con Python.
- Familiaridad con modelos preentrenados y sus aplicaciones.
Público objetivo
- Científicos de datos.
- Ingenieros de aprendizaje automático.
- Investigadores de inteligencia artificial.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
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Formato del curso
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- Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud con LangGraph, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
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- Aplicar mejores prácticas para garantizar la confiabilidad, la trazabilidad y la explicabilidad en entornos sensibles.
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Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones guiadas.
- Ejercicios prácticos basados en casos de estudio del mundo real.
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Opciones de personalización del curso
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- Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado y procesamiento del gráfico.
- Implementar medidas de protección, aprobaciones con intervención humana y rutas de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en entornos de producción, con controles de observabilidad y costos.
Formato del curso
- Exposición interactiva y discusión grupal.
- Abundantes 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 coordinar la logística.
Creación de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM
14 HorasLangGraph es un framework para componer flujos de trabajo de LLM estructurados como grafos que soportan ramificaciones, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor (en línea o en sitio), está dirigido a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que desean combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes estarán en capacidad de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de los agentes.
- Evaluar, monitorear y fortalecer el comportamiento de los agentes para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y revisión de 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 capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (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 y ramificadas, así como pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán capacitados para:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados en grafos con lógica condicional.
- Integrar LLM, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas multi-paso.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Pruebas prácticas para implementar flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Esta capacitación presencial, impartida por un instructor (en línea o en sitio), está dirigida a gerentes de producto de nivel intermedio, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad y cumplimiento que deseen desplegar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y establecer Le Chat Enterprise para implementaciones seguras.
- Habilitar controles basados en RBAC, SSO y requisitos de cumplimiento.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y repositorios de datos.
- Diseñar e implementar manuales de gobernanza y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Clases interactivas con debates y discusiones.
- Numerosos ejercicios prácticos y sesiones de entrenamiento.
- Implementación práctica en un laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Arquitecturas de LLM Rentables: Mistral a Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costos)
14 HorasMistral es una familia de alto rendimiento de modelos de lenguaje grandes optimizada para su implementación productiva rentable a gran escala.
Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o en sitio), está dirigida a ingenieros de infraestructura de nivel avanzado, arquitectos de nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr el máximo rendimiento y el menor costo posible.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar patrones de implementación escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupamiento (batching), cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción orientadas a cargas de trabajo empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Abundantes 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.
Productización de Asistentes Conversacionales con Conectores e Integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta que permite a los equipos crear e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta capacitación, impartida por un instructor y en vivo (en línea o presencial), está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y de SaaS.
- Implementar la generación aumentada con recuperación (RAG) para obtener 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 del mundo real.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en tiempo real de asistentes conversacionales en laboratorio.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Implementaciones de Grado Empresarial con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para implementaciones de grado productivo en entornos empresariales.
Esta capacitación guiada por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataformas y equipos de MLOps que deseen desplegar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresariales.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Desplegar Mistral Medium 3 mediante opciones de API y autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento de inferencia y los costos.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión.
- Numerosos 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.
Mistral para IA Responsable: Privacidad, Residencia de Datos y Controles Empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta y lista para el entorno empresarial que ofrece funcionalidades para un despliegue seguro, conforme y responsable de la IA.
Esta capacitación presencial impartida por un instructor (en línea o en sitio) está dirigida a responsables de cumplimiento, arquitectos de seguridad y partes interesadas legales y operativas de nivel intermedio que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral, aprovechando mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas que preservan la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos regulatorios.
- Configurar controles de nivel empresarial como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para asegurar la alineación con el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clases interactivas y sesiones de discusión.
- Estudios de caso y ejercicios enfocados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar la logística.
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 extienden a flujos de trabajo multimodales, soportando tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales y de investigación.
Este entrenamiento impartido por instructores, en vivo (en línea o presencial), está dirigido a investigadores de aprendizaje automático (ML) de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen desarrollar aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Configurar y ajustar modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funciones de búsqueda visual-textual y elementos de interfaz de usuario de asistencia.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
