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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