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Duración 14 horas
Temario del curso
Opciones de despliegue
- Compromisos entre API alojada y autoalojamiento
- Patrones en las instalaciones, en el borde y entornos aislados
- Modelo único frente a portafolio de modelos
- Comparación del costo por decisión
Tamaño de hardware y capacidad
- Huella de memoria según el número de parámetros
- Solo CPU frente a aceleración con GPU
- Planificación de concurrencia y rendimiento (throughput)
- Respaldo para el crecimiento de la longitud de la tarea
Stacks de servicio (serving)
- Opciones de vLLM y SGLang
- Ejecución con llama.cpp y GGUF
- Ollama para desarrollo local
- Selección basada en la forma de la carga de trabajo de decisión
Cuantización sin perder calibración
- Formatos de precisión y ahorro de memoria
- Medición de la pérdida de calidad y calibración
- Variantes por tensor y basadas en importancia
- Pruebas de aceptación después de la cuantización
Ingeniería de latencia
- Latencia mediana frente a latencia de cola (tail)
- Crecimiento de la latencia con la longitud del contexto
- Inicio en caliente (warm start) y caché de modelos
- Agrupación (batching) de múltiples preguntas de decisión
Entornos de borde y restringidos
- Modelos de decisión pequeños en CPU
- Despliegue en Apple Silicon y dispositivos embebidos
- Operación sin conexión y estrategia de actualización
- Distribución de pesos en entornos aislados
Contenedorización y escalado
- Diseño de imágenes para el servicio de modelos
- Gestión de volúmenes y caché
- Escalado horizontal y enrutamiento
- Límites de recursos y compartición de GPU
Observabilidad
- Métricas de solicitudes, latencia y errores
- Monitoreo de la distribución de confianza
- Seguimiento de resultados de decisiones y escalaciones
- Alertas por deriva de calibración
Versionado y despliegue
- Versionado de modelos y adaptadores
- Despliegue en sombra y canario
- Archivos de modelos fijados (pinned) para auditoría
- Procedimientos de reversión (rollback)
Seguridad y multiinquilinato
- Autenticación y limitación de tasa (rate limiting)
- Aislamiento de inquilinos para prompts y registros
- Aislamiento de red y control de egreso
- Registro de auditoría de decisiones
Requerimientos
- Experiencia en administración de Linux y contenedores.
- Conocimiento de servidores de inferencia de modelos y gestión de GPU.
- Comprensión básica de APIs REST, balanceo de carga y monitoreo.
Público objetivo
- Ingenieros de MLOps y plataformas que gestionan infraestructura de inferencia
- Equipos de SRE que dan soporte a servicios de IA
- Ingenieros de IA que despliegan modelos de decisión en las instalaciones
- Arquitectos que diseñan despliegues de IA aislados (air-gapped) o regulados