Técnicas de Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT) para Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
El Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT) es un conjunto de técnicas que permiten adaptar de manera eficiente modelos de lenguaje grande (LLM) modificando solo un pequeño subconjunto de parámetros.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de inteligencia artificial de nivel intermedio que desean ajustar finamente modelos de lenguaje grande de forma más económica y eficiente, utilizando métodos como LoRA, Ajuste Fino con Adaptadores y Ajuste Fino con Prefijos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
- Implementar LoRA, Ajuste Fino con Adaptadores y Ajuste Fino con Prefijos utilizando Hugging Face PEFT.
- Comparar los compromisos entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
- Desplegar y escalar modelos LLM ajustados finamente con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos 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 coordinar.
Temario del curso
Introducción al Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT)
- Motivación y limitaciones del ajuste fino completo.
- Visión general del PEFT: objetivos y beneficios.
- Aplicaciones y casos de uso en la industria.
LoRA (Adaptación de Baja Rango)
- Concepto e intuición detrás de LoRA.
- Implementación de LoRA utilizando Hugging Face y PyTorch.
- Práctica: Ajuste fino de un modelo con LoRA.
Ajuste Fino con Adaptadores
- Cómo funcionan los módulos de adaptador.
- Integración con modelos basados en transformadores.
- Práctica: Aplicación del Ajuste Fino con Adaptadores a un modelo transformador.
Ajuste Fino con Prefijos
- Uso de indicaciones suaves (soft prompts) para el ajuste fino.
- Ventajas y limitaciones en comparación con LoRA y los adaptadores.
- Práctica: Ajuste Fino con Prefijos en una tarea de LLM.
Evaluación y Comparación de Métodos PEFT
- Métricas para evaluar el rendimiento y la eficiencia.
- Compromisos en la velocidad de entrenamiento, uso de memoria y precisión.
- Experimentos de benchmarking e interpretación de resultados.
Despliegue de Modelos Ajustados Fino
- Guardado y carga de modelos ajustados finamente.
- Consideraciones de despliegue para modelos basados en PEFT.
- Integración en aplicaciones y pipelines.
Mejores Prácticas y Extensiones
- Combinación de PEFT con cuantización y destilación.
- Uso en entornos de bajos recursos y multilingües.
- Direcciones futuras y áreas de investigación activas.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático.
- Experiencia trabajando con modelos de lenguaje grande (LLM).
- Familiaridad con Python y PyTorch.
Audiencia
- Científicos de datos.
- Ingenieros de inteligencia artificial.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Clase interactiva y discusión guiada.
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- Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud con LangGraph, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
- Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar mejores prácticas para garantizar la confiabilidad, la trazabilidad y la explicabilidad en entornos sensibles.
- Implementar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos productivos del sector salud.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones guiadas.
- Ejercicios prácticos basados en casos de estudio del mundo real.
- Prácticas de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
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.
- 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.
Construcción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM
14 HorasLangGraph es un marco de trabajo diseñado para componer flujos de trabajo de LLM estructurados en forma de grafo, que admiten ramificaciones, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
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
14 HorasLangGraph es un framework de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multi-paso con modelos de lenguaje de gran escala (LLM) y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.
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 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.
