Ajuste fino de modelos lingüísticos grandes mediante QLoRA
QLoRA es una técnica avanzada para el ajuste fino de modelos lingüísticos grandes (LLM) que aprovecha los métodos de cuantificación, ofreciendo una forma más eficiente de ajustar estos modelos sin incurrir en costes computacionales masivos. Esta formación cubrirá tanto los fundamentos teóricos como la implementación práctica del ajuste fino de LLM mediante QLoRA.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores de IA y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tareas específicas y personalizaciones.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLM.
- Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos lingüísticos grandes para aplicaciones específicas de dominio.
- Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados mediante la cuantificación.
- Desplegar y evaluar modelos ajustados eficientemente en aplicaciones del mundo real.
Formato del curso
- Ponencia interactiva y debate.
- Muchas 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 organizarla.
Temario del curso
Introducción a QLoRA y la cuantificación
- Visión general de la cuantificación y su papel en la optimización de modelos
- Introducción al marco QLoRA y sus beneficios
- Diferencias clave entre QLoRA y los métodos tradicionales de ajuste fino
Fundamentos de los Modelos Lingüísticos Grandes (LLM)
- Introducción a los LLM y su arquitectura
- Desafíos del ajuste fino de grandes modelos a escala
- Cómo la cuantificación ayuda a superar las limitaciones computacionales en el ajuste fino de LLM
Implementación de QLoRA para el ajuste fino de LLM
- Configuración del marco y entorno QLoRA
- Preparación de conjuntos de datos para el ajuste fino con QLoRA
- Guía paso a paso para implementar QLoRA en LLM utilizando Python y PyTorch/TensorFlow
Optimización del rendimiento del ajuste fino con QLoRA
- Cómo equilibrar la precisión del modelo y el rendimiento mediante la cuantificación
- Técnicas para reducir los costes de cómputo y el uso de memoria durante el ajuste fino
- Estrategias para realizar el ajuste fino con requisitos mínimos de hardware
Evaluación de modelos ajustados
- Cómo evaluar la efectividad de los modelos ajustados
- Métricas de evaluación comunes para modelos lingüísticos
- Optimización del rendimiento del modelo post-ajuste y resolución de problemas
Despliegue y escalado de modelos ajustados
- Buenas prácticas para desplegar LLM cuantificados en entornos de producción
- Escalar el despliegue para manejar solicitudes en tiempo real
- Herramientas y marcos para el despliegue y monitoreo de modelos
Casos de uso y estudios de caso del mundo real
- Estudio de caso: Ajuste fino de LLM para soporte al cliente y tareas de PLN
- Ejemplos de ajuste fino de LLM en diversas industrias como la salud, las finanzas y el comercio electrónico
- Lecciones aprendidas de despliegues reales de modelos basados en QLoRA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático y las redes neuronales
- Experiencia con el ajuste fino de modelos y el aprendizaje por transferencia
- Familiaridad con modelos lingüísticos grandes (LLM) y marcos de aprendizaje profundo (por ejemplo, PyTorch, TensorFlow)
Público objetivo
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de IA
- Científicos de datos
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con casos reales.
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- Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal con LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
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- Implementar guardrails, aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
- Desplegar, monitorizar y mantener los servicios de LangGraph en producción con capacidad de observabilidad y controles de coste.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Múltiples 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 coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinan agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y alternativas para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y asegurar el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno sandbox.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones por pares.
Opciones de personalización del curso
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Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del marketing intermedios, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas, así como tuberías de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLM, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
- Administrar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multietapa.
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
- Prácticas manuales implementando flujos de trabajo de correo electrónico y tuberías de contenido.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por el cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar manuales de procedimientos (playbooks) de gobernanza y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión en grupo.
- Abundancia de 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, contáctenos para organizarla.
Arquitecturas de LLM Rentables: Mistral a Gran Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costo)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grandes de alto rendimiento, optimizados para su implementación en producción a gran escala con un enfoque costo-eficiente.
Esta formación presencial y en vivo (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de infraestructura avanzados, arquitectos de nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr la máxima capacidad de procesamiento y el mínimo costo.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar patrones de implementación escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupación (batching), cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción para cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas 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, contáctenos para coordinarlo.
Productoización de Asistentes Conversacionales con Conectores e Integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta formación impartida por un instructor, ya sea en línea o presencial, está dirigida a gestores de producto de nivel principiante a intermedio, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración que deseen diseñar, integrar y productoizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para 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 reales.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Implementaciones empresariales con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para despliegues de grado productivo en entornos empresariales.
Esta formación en directo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataforma y equipos de MLOps que deseen desplegar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Desplegar Mistral Medium 3 utilizando opciones basadas en API y autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento y los costes de inferencia.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento normativo para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y debates.
- Muchas actividades prácticas y ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en directo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar los detalles.
Mistral para una IA responsable: privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y preparada para entornos empresariales que ofrece funciones para implementar de manera segura, conforme a la normativa y responsablemente soluciones de inteligencia artificial.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a responsables de cumplimiento normativo, arquitectos de seguridad y partes interesadas del ámbito jurídico y operativo que deseen aplicar prácticas de IA responsable con Mistral mediante el aprovechamiento de mecanismos de privacidad, residencia de datos y controles empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en desplegimientos de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos regulatorios.
- Configurar controles de grado empresarial, como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue en función del alineamiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva con debate.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Ejercitación práctica en la implementación de controles de IA empresariales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros.
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14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto que ahora se extienden a flujos de trabajo multimodales, admitiendo tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales y de investigación.
Esta formación presencial en vivo (en línea o en las instalaciones) está dirigida a investigadores de aprendizaje automático de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen desarrollar aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo flujos de trabajo de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y ajustar los modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresariales.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda y asistencia en la interfaz de usuario combinando texto y visión.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio en vivo de flujos de trabajo multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
