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Duración 14 horas
Temario del curso
Opciones de Despliegue
- Comparativa de ventajas y desventajas: API alojada versus autoalojada
- Patrones de despliegue en local, en el borde (edge) y aislados (air-gapped)
- Modelo único versus portafolio de modelos
- Comparación del costo por decisión
Tamaño de Hardware y Capacidad
- Huella de memoria según el recuento de parámetros
- Aceleración solo con CPU versus GPU
- Planificación de concurrencia y rendimiento (throughput)
- Margen para el crecimiento de la longitud de la tarea
Stacks de Servicio (Serving)
- Opciones con vLLM y SGLang
- Ejecución con llama.cpp y GGUF
- Ollama para desarrollo local
- Selección basada en la forma de la carga de trabajo de decisión
Cuantización sin Perder Calibración
- Formatos de precisión y ahorro de memoria
- Medición de la calidad y pérdida de calibración
- Variantes por tensor y sensibles a la importancia
- Pruebas de aceptación tras la cuantización
Ingeniería de Latencia
- Latencia mediana versus latencia de cola (tail latency)
- Crecimiento de la latencia según la longitud del contexto
- Inicio cálido (warm start) y almacenamiento en caché de modelos
- Loteo (batching) de múltiples preguntas de decisión
Entornos de Borde (Edge) y Restringidos
- Pequeños modelos de decisión en CPU
- Despliegue en Apple Silicon y dispositivos embebidos
- Operación sin conexión y estrategia de actualización
- Distribución de pesos en entornos aislados (air-gapped)
Contenedores y Escalado
- Diseño de imágenes para el servicio de modelos
- Gestión de volúmenes y almacenamiento en caché
- Escalado horizontal y enrutamiento
- Límites de recursos y uso compartido de GPU
Observabilidad
- Métricas de solicitudes, latencia y errores
- Monitoreo de la distribución de confianza
- Seguimiento de resultados de decisiones y escalaciones
- Alertas por deriva en la calibración
Versionado y Despliegue (Rollout)
- Versionado de modelos y adaptadores
- Despliegue sombra (shadow) y canario
- Archivos de modelo fijos para auditoría
- Procedimientos de reversión (rollback)
Seguridad y Multitenancy
- Autenticación y limitación de tasa (rate limiting)
- Aislamiento de inquilinos (tenants) para prompts y registros
- Aislamiento de red y control de salida (egress)
- Registro de auditoría de decisiones
Requerimientos
- Administración de Linux y experiencia con contenedores.
- Familiaridad con servidores de inferencia de modelos y gestión de GPU.
- Comprensión básica de API REST, balanceo de carga y monitoreo.
Audiencia
- Ingenieros de MLOps y de plataformas que gestionan infraestructura de inferencia
- Equipos de SRE que apoyan servicios de IA
- Ingenieros de IA que despliegan modelos de decisión en las instalaciones
- Arquitectos que diseñan despliegues de IA aislados o regulados