Ajuste Fino de Modelos de Lenguaje Grandes Utilizando QLoRA
QLoRA es una técnica avanzada para el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLM) que aprovecha los métodos de cuantificación, ofreciendo una manera más eficiente de realizar este ajuste sin incurrir en costos computacionales masivos. Esta formación cubrirá tanto los fundamentos teóricos como la implementación práctica del ajuste fino de LLM mediante QLoRA.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y científicos de datos que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar finamente modelos grandes de manera eficiente, adaptándolos a tareas específicas y personalizaciones.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLM.
- Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes para aplicaciones de dominio específico.
- Optimizar el rendimiento del ajuste fino con recursos computacionales limitados utilizando cuantificación.
- Desplegar y evaluar los modelos ajustados finamente en aplicaciones del mundo real de manera eficiente.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas sesiones prácticas y ejercicios.
- 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.
Temario del curso
Introducción a QLoRA y la Cuantificación
- Visión general de la cuantificación y su papel en la optimización de modelos
- Introducción al marco de trabajo QLoRA y sus beneficios
- Diferencias clave entre QLoRA y los métodos tradicionales de ajuste fino
Fundamentos de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)
- Introducción a los LLM y su arquitectura
- Desafíos del ajuste fino de modelos grandes a escala
- Cómo la cuantificación ayuda a superar las limitaciones computacionales en el ajuste fino de LLM
Implementación de QLoRA para el Ajuste Fino de LLM
- Configuración del marco de trabajo QLoRA y del entorno
- Preparación de conjuntos de datos para el ajuste fino con QLoRA
- Guía paso a paso para implementar QLoRA en LLM utilizando Python y PyTorch/TensorFlow
Optimización del Rendimiento del Ajuste Fino con QLoRA
- Cómo equilibrar la precisión del modelo y el rendimiento mediante cuantificación
- Técnicas para reducir costos de cómputo y uso de memoria durante el ajuste fino
- Estrategias para realizar ajustes finos con requisitos mínimos de hardware
Evaluar Modelos Ajustados Finamente
- Cómo evaluar la efectividad de los modelos ajustados finamente
- Métricas comunes de evaluación para modelos de lenguaje
- Optimización del rendimiento del modelo post-ajuste y resolución de problemas
Despliegue y Escalamiento de Modelos Ajustados Finamente
- Mejores prácticas para desplegar LLM cuantificados en entornos de producción
- Escalar el despliegue para manejar solicitudes en tiempo real
- Herramientas y marcos de trabajo para el despliegue y monitoreo de modelos
Casos de Uso y Estudios de Caso en el Mundo Real
- Estudio de caso: Ajuste fino de LLM para soporte al cliente y tareas de PLN
- Ejemplos de ajuste fino de LLM en diversas industrias como salud, finanzas y comercio electrónico
- Lecciones aprendidas de despliegues reales de modelos basados en QLoRA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los fundamentos del aprendizaje automático y las redes neuronales
- Experiencia en ajuste fino de modelos y aprendizaje por transferencia
- Familiaridad con modelos de lenguaje grandes (LLM) y frameworks de aprendizaje profundo (por ejemplo, PyTorch, TensorFlow)
Público objetivo
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de IA
- Científicos de datos
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud utilizando LangGraph, teniendo en cuenta la conformidad normativa y la capacidad de auditoría.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Ejercicios prácticos con estudios de caso reales.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en gráficos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y opciones de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y asegurar el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión guiada por facilitadores.
- Laboratorios prácticos y explicaciones de código en un entorno sandbox.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctanos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y email estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multietapa.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Prácticas de laboratorio implementando flujos de trabajo de email y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de Personalización del Curso
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar e instalar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles basados en el cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar cuadernos de ejecución (playbooks) de gobernanza y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Implementar patrones de despliegue 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 servicios listas para producción, adecuadas para cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Numeral de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Productización de asistentes conversacionales con conectores e integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta que permite a los equipos crear e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y dirigidos al cliente.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para obtener 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
- Conferencias y discusiones interactivas.
- 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 organizarla.
Despliegues empresariales con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para su despliegue en entornos productivos dentro de organizaciones.
Esta capacitación guiada por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataformas y equipos de MLOps que deseen desplegar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Desplegar Mistral Medium 3 mediante API y opciones de autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y los costos.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Amplia cantidad de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar 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 el entorno empresarial que ofrece funciones para un despliegue seguro, conforme a la normativa y responsable de la IA.
Esta formación en directo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a líderes de cumplimiento de nivel intermedio, arquitectos de seguridad y partes interesadas legales y operativas que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral, aprovechando los mecanismos de privacidad, residencia de datos y controles empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos normativos.
- Configurar controles de grado empresarial, como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para asegurar el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Casos prácticos y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles de IA empresarial.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para organizarla.
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Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluidas pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y adaptar 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 empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda de visión-texto y asistentes de UI.
Formato del Curso
- Lecciones interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
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