Ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLMs) de código abierto (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
El ajuste fino de LLMs de código abierto se ha convertido en una buena práctica emergente para organizaciones que buscan personalizar capacidades de inteligencia artificial en entornos seguros, privados y con un costo eficiente.
Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de aprendizaje automático (ML) y desarrolladores de IA con conocimientos intermedios que deseen realizar el ajuste fino y despliegue de modelos de pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales o internas específicas.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el ecosistema de los LLMs de código abierto y las diferencias entre ellos.
- Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
- Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
- Evaluar, guardar y desplegar modelos ajustados en entornos seguros.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Amplia cantidad de 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 coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a los LLMs de código abierto
- ¿Qué son los modelos de pesos abiertos y por qué son importantes?
- Resumen de LLaMA, Mistral, Qwen y otros modelos de la comunidad.
- Casos de uso para despliegues privados, in situ o en entornos seguros.
Configuración del entorno y herramientas
- Instalación y configuración de las bibliotecas Transformers, Datasets y PEFT.
- Selección del hardware adecuado para el ajuste fino.
- Carga de modelos preentrenados desde Hugging Face u otros repositorios.
Preparación y procesamiento de datos
- Formatos de conjuntos de datos (ajuste por instrucciones, datos de chat, solo texto).
- Tokenización y gestión de secuencias.
- Creación de conjuntos de datos personalizados y cargas de datos (data loaders).
Técnicas de ajuste fino
- Ajuste fino completo estándar versus métodos eficientes en parámetros.
- Aplicación de LoRA y QLoRA para un ajuste fino eficiente.
- Uso de la API Trainer para experimentación rápida.
Evaluación y optimización del modelo
- Evaluación de modelos ajustados mediante métricas de generación y precisión.
- Gestión del sobreajuste, la generalización y los conjuntos de validación.
- Consejos de optimización del rendimiento y registro de datos (logging).
Despliegue y uso privado
- Guardado y carga de modelos para inferencia.
- Despliegue de modelos ajustados en entornos empresariales seguros.
- Estrategias de despliegue in situ frente a en la nube.
Estudios de caso y casos de uso
- Ejemplos de uso empresarial de LLaMA, Mistral y Qwen.
- Manejo del ajuste fino multilingüe y específico de dominio.
- Debate: Ventajas y desventajas entre modelos abiertos y cerrados.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y su arquitectura.
- Experiencia con Python y PyTorch.
- Conocimiento básico del ecosistema de Hugging Face.
Audiencia objetivo
- Profesionales de aprendizaje automático (ML).
- Desarrolladores de inteligencia artificial (IA).
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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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
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal utilizando LangGraph, asegurando la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
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- 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.
Construcción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM
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Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a ingenieros y equipos de productos de nivel intermedio que deseen combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de atención al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y alternativas para garantizar una ejecución robusta.
- Integrar recuperación de datos, APIs y salidas estructuradas en los bucles de los agentes.
- Evaluar, monitorear y robustecer el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión guiada.
- Talleres prácticos y recorrido por el código en un entorno sandbox.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre compañeros.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
LangGraph para la Automatización de Marketing
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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
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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 Modelos de Lenguaje Grande (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 con un enfoque en la rentabilidad.
Esta capacitación en vivo, 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 lograr el mayor rendimiento con el menor costo.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar técnicas de agrupamiento (batching), cuantización y estrategias de servicio eficientes.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el nivel de rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción que atiendan cargas de trabajo empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Amplia cantidad de 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 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.
