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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a Mistral Medium 3

  • Arquitectura del modelo y capacidades
  • Comparación con otros modelos de Mistral
  • Aplicaciones empresariales clave

Estrategias de despliegue

  • Despliegue basado en API
  • Autoalojamiento con Docker y Kubernetes
  • Consideraciones híbridas y multi-nube

Optimización del rendimiento

  • Técnicas de lote (batching) y paralelización
  • Cuantización y aceleración del modelo
  • Compromisos entre costo y rendimiento

Aplicaciones multimodales

  • Integración de procesamiento de texto e imágenes
  • OCR e inteligencia documental
  • Flujos de trabajo empresariales transmodales

Seguridad y cumplimiento normativo

  • Consideraciones sobre residencia de datos y privacidad
  • Control de acceso y permisos basados en roles
  • Auditoría y gobernanza

Monitoreo y observabilidad

  • Seguimiento de rendimiento y derivación (drift)
  • Canalizaciones de registros (logging) y métricas
  • Alertas y resolución de problemas

Escala para el entorno empresarial

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

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Proficiencia en Python o un lenguaje de programación similar
  • Experiencia en el despliegue de modelos de aprendizaje automático
  • Comprensión de entornos en la nube o containerizados

Público objetivo

  • Ingenieros de IA/ML
  • Arquitectos de plataforma
  • Equipos de MLOps

Número de participantes


Precio por participante

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