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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

Número de participantes


Precio por participante

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