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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a Mistral a Escala
- Resumen de Mistral Medium 3
- Compromisos entre rendimiento y costo
- Consideraciones para la escala empresarial
Patrones de Despliegue para LLMs
- Topologías de servicio y decisiones de diseño
- Despliegues en local (on-premises) vs. en la nube
- Estrategias híbridas y multinube
Técnicas de Optimización de Inferencia
- Estrategias de lotes (batching) para alta capacidad de transferencia
- Métodos de cuantización para la reducción de costos
- Utilización de aceleradores y GPU
Escalabilidad y Confiabilidad
- Escala de clústeres de Kubernetes para inferencia
- Equilibrio de carga y enrutamiento de tráfico
- Tolerancia a fallos y redundancia
Marcos de Ingeniería de Costos
- Medición de la eficiencia de costos de inferencia
- Ajuste adecuado de recursos de cómputo y memoria
- Monitoreo y alertas para la optimización
Seguridad y Cumplimiento Normativo en Producción
- Seguridad de despliegues y APIs
- Consideraciones de gobernanza de datos
- Cumplimiento normativo en la ingeniería de costos
Estudios de Caso y Mejores Prácticas
- Arquitecturas de referencia para Mistral a escala
- Lecciones aprendidas de despliegues empresariales
- Tendencias futuras en inferencia eficiente de LLMs
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión sólida del despliegue de modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con infraestructura en la nube y sistemas distribuidos
- Conocimiento de estrategias de ajuste de rendimiento y optimización de costos
Público Objetivo
- Ingenieros de infraestructura
- Arquitectos de la nube
- Líderes de MLOps
