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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 con Docker y Kubernetes
  • Consideraciones para entornos híbridos y multirresidencia en la nube

Optimización del rendimiento

  • Técnicas de agrupación y paralelización
  • Cuantización y aceleración del modelo
  • Compromisos 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 entre modalidades

Seguridad y cumplimiento

  • Consideraciones sobre residencia y privacidad de los datos
  • Acceso y permisos basados en roles
  • Capacidad de auditoría y gobernanza

Monitoreo y observabilidad

  • Seguimiento del rendimiento y la deriva
  • Pipelines de registros y métricas
  • Alertas y resolución de problemas

Escalabilidad para empresas

  • Patrones de escalado horizontal y vertical
  • Balanceo de carga y redundancia
  • Estrategias de recuperación ante desastres

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Dominio de Python o un lenguaje de programación similar
  • Experiencia en la implementación de modelos de aprendizaje automático
  • Conocimiento de entornos en la nube o contenerizados

Público objetivo

  • Ingenieros de IA/ML
  • Arquitectos de plataformas
  • Equipos de MLOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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