Ajuste fino de LLMs de código abierto (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
El ajuste fino de LLMs de código abierto es una práctica recomendada emergente para las organizaciones que buscan personalizar las capacidades de IA en entornos seguros, eficientes en costos y privados.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ML y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean ajustar e implementar modelos de pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales o internas específicas.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLMs de código abierto.
- Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
- Ejecutar tuberías de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
- Evaluar, guardar e implementar modelos ajustados en entornos seguros.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- 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, por favor contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a los LLMs de código abierto
- ¿Qué son los modelos de pesos abiertos y por qué son importantes?
- Resumen de LLaMA, Mistral, Qwen y otros modelos de la comunidad.
- Casos de uso para implementaciones privadas, on-premise o seguras.
Configuración del entorno y herramientas
- Instalación y configuración de las bibliotecas Transformers, Datasets y PEFT.
- Elegir el hardware adecuado para el ajuste fino.
- Cargar modelos preentrenados desde Hugging Face u otros repositorios.
Preparación y procesamiento de datos
- Formatos de conjuntos de datos (ajuste por instrucciones, datos de chat, solo texto).
- Tokenización y gestión de secuencias.
- Creación de conjuntos de datos personalizados y cargadores de datos.
Técnicas de ajuste fino
- Ajuste fino completo estándar vs. métodos eficientes en parámetros.
- Aplicación de LoRA y QLoRA para un ajuste fino eficiente.
- Uso de la API Trainer para experimentación rápida.
Evaluación y optimización del modelo
- Evaluación de modelos ajustados con métricas de generación y precisión.
- Gestión del sobreajuste, generalización y conjuntos de validación.
- Consejos de ajuste de rendimiento y registro.
Implementación y uso privado
- Guardado y carga de modelos para inferencia.
- Despliegue de modelos ajustados en entornos empresariales seguros.
- Estrategias de despliegue on-premise vs. en la nube.
Casos de estudio y ejemplos de uso
- Ejemplos de uso empresarial de LLaMA, Mistral y Qwen.
- Gestión del ajuste fino multilingüe y específico del dominio.
- Debate: Compensaciones entre modelos abiertos y cerrados.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y su arquitectura.
- Experiencia con Python y PyTorch.
- Familiaridad básica con el ecosistema de Hugging Face.
Audiencia
- Profesionales de ML.
- Desarrolladores de IA.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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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.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción, garantizando observabilidad y control de costos.
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
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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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
