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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