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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la optimización y el despliegue de modelos
- Visión general de los modelos DeepSeek y los desafíos del despliegue.
- Comprensión de la eficiencia de los modelos: velocidad frente a precisión.
- Métricas clave de rendimiento para modelos de IA.
Optimización de modelos DeepSeek para el rendimiento
- Técnicas para reducir la latencia de inferencia.
- Estrategias de cuantización y poda de modelos.
- Uso de bibliotecas optimizadas para modelos DeepSeek.
Implementación de MLOps para modelos DeepSeek
- Control de versiones y seguimiento de modelos.
- Automatización del entrenamiento y despliegue de modelos.
- Pipelines CI/CD para aplicaciones de IA.
Despliegue de modelos DeepSeek en entornos de nube e infraestructura local
- Elegir la infraestructura adecuada para el despliegue.
- Despliegue con Docker y Kubernetes.
- Gestión del acceso y autenticación de APIs.
Escalado y monitoreo de despliegues de IA
- Estrategias de equilibrado de carga para servicios de IA.
- Monitoreo del cambio de datos (model drift) y la degradación del rendimiento.
- Implementación de escalado automático para aplicaciones de IA.
Garantía de seguridad y cumplimiento en despliegues de IA
- Gestión de la privacidad de los datos en flujos de trabajo de IA.
- Cumplimiento con las regulaciones empresariales de IA.
- Mejores prácticas para despliegues seguros de IA.
Tendencias futuras y estrategias de optimización de IA
- Avances en técnicas de optimización de modelos de IA.
- Tendencias emergentes en MLOps e infraestructura de IA.
- Construcción de una hoja de ruta para el despliegue de IA.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con el despliegue de modelos de IA e infraestructura en la nube.
- Dominio de un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, Java, C++).
- Comprensión de MLOps y optimización del rendimiento de modelos.
Público objetivo
- Ingenieros de IA que optimizan e implementan modelos DeepSeek.
- Científicos de datos que trabajan en la afinación del rendimiento de IA.
- Especialistas en aprendizaje automático que administran sistemas de IA basados en la nube.
