Técnicas de Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT) para Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
El ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT, por sus siglas en inglés) es un conjunto de técnicas que permiten adaptar de manera eficiente los modelos de lenguaje grande (LLM) modificando solo un pequeño subconjunto de parámetros.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean realizar ajustes finos a modelos de lenguaje grande de manera más económica y eficiente mediante métodos como LoRA, ajuste fino de adaptadores y ajuste fino de prefijos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
- Implementar LoRA, ajuste fino de adaptadores y ajuste fino de prefijos utilizando Hugging Face PEFT.
- Comparar las compensaciones entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
- Desplegar y escalar modelos LLM ajustados con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Numerosos 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 al ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT)
- Motivación y limitaciones del ajuste fino completo
- Visión general de PEFT: objetivos y beneficios
- Aplicaciones y casos de uso en la industria
LoRA (Adaptación de Bajo Rango)
- Concepto e intuición detrás de LoRA
- Implementación de LoRA utilizando Hugging Face y PyTorch
- Práctica: Ajuste fino de un modelo con LoRA
Ajuste fino de adaptadores
- Cómo funcionan los módulos de adaptador
- Integración con modelos basados en transformadores
- Práctica: Aplicación del ajuste fino de adaptadores a un modelo transformer
Ajuste fino de prefijos
- Uso de indicaciones suaves (soft prompts) para el ajuste fino
- Ventajas y limitaciones en comparación con LoRA y los adaptadores
- Práctica: Ajuste fino de prefijos en una tarea LLM
Evaluación y comparación de métodos PEFT
- Métricas para evaluar el rendimiento y la eficiencia
- Compensaciones en la velocidad de entrenamiento, uso de memoria y precisión
- Experimentos de benchmarking e interpretación de resultados
Despliegue de modelos ajustados
- Guardado y carga de modelos ajustados
- Consideraciones para el despliegue de modelos basados en PEFT
- Integración en aplicaciones y flujos de trabajo
Mejores prácticas y extensiones
- Combinar PEFT con cuantización y destilación
- Uso en entornos con pocos recursos y multilingües
- Direcciones futuras y áreas de investigación activa
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático
- Experiencia trabajando con modelos de lenguaje grande (LLM)
- Familiaridad con Python y PyTorch
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
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- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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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.
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- 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.
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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.
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- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
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Formato del curso
- Clases interactivas y discusión en grupo.
- Abundancia de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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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.
Aplicaciones multimodales con modelos Mistral (Visión, OCR y Comprensión de Documentos)
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.
