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Temario del curso

Introducción a Mistral Medium 3

  • Arquitectura y capacidades del modelo.
  • Comparación con otros modelos de la serie Mistral.
  • Principales aplicaciones empresariales.

Estrategias de despliegue

  • Despliegue basado en API.
  • Autoalojamiento con Docker y Kubernetes.
  • Consideraciones para entornos híbridos y multicloud.

Optimización del rendimiento

  • Técnicas de agrupación (batching) y paralelización.
  • Cuantización y aceleración de modelos.
  • Perspectivas entre coste y rendimiento.

Aplicaciones multimodales

  • Integración del procesamiento de texto e imágenes.
  • OCR e inteligencia documental.
  • Flujos de trabajo empresariales intermodales.

Seguridad y cumplimiento normativo

  • Consideraciones sobre residencia y privacidad de los datos.
  • Acceso y permisos basados en roles.
  • Auditoría y gobernanza.

Monitorización y observabilidad

  • Seguimiento del rendimiento y la deriva de modelos (drift).
  • Tuberías de registro y métricas.
  • Sistemas de alertas y resolución de problemas.

Escalabilidad empresarial

  • Patrones de escalado horizontal y vertical.
  • Equilibrado de carga y redundancia.
  • Estrategias de recuperación ante desastres.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Competencia en Python o un lenguaje de programación similar.
  • Experiencia en despliegue de modelos de aprendizaje automático.
  • Conocimiento de entornos en la nube o basados en contenedores.

Público objetivo

  • Ingenieros de IA/ML.
  • Arquitectos de plataforma.
  • Equipos de MLOps.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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