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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

Número de participantes


Precio por participante

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