Ajuste fino de modelos de lenguaje de código abierto (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
El ajuste fino de LLMs de código abierto es una práctica emergente de excelencia para organizaciones que buscan personalizar las capacidades de IA en entornos seguros, costo-eficientes y privados.
Esta capacitación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a practicantes intermedios de ML y desarrolladores de AI que desean ajustar y desplegar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones específicas de negocio o internas.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el ecosistema y las diferencias entre LLMs de código abierto.
- Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
- Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
- Evaluar, guardar y desplegar modelos ajustados en entornos seguros.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Muchos 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, por favor contáctenos para arreglarlo.
Temario del curso
Introducción a los LLM de código abierto
- ¿Qué son los modelos de peso abierto y por qué son importantes?
- Visión general de LLaMA, Mistral, Qwen y otros modelos de la comunidad
- Casos de uso para despliegues privados, en premises o seguros
Configuración del entorno y herramientas
- Instalación y configuración de las bibliotecas Transformers, Datasets y PEFT
- Elegir el hardware adecuado para el afinado fino (fine-tuning)
- Carga de modelos preentrenados desde Hugging Face u otros repositorios
Preparación y preprocesamiento de datos
- Formatos de conjuntos de datos (ajuste de instrucciones, datos de chat, texto solo)
- Tokenización y gestión de secuencias
- Creación de conjuntos de datos personalizados y cargadores de datos
Técnicas de afinado fino (fine-tuning)
- Afinado completo estándar vs. métodos eficientes en parámetros
- Aplicación de LoRA y QLoRA para un afinado fino eficiente
- Uso de la API Trainer para experimentos rápidos
Evaluación y optimización del modelo
- Evaluación de modelos afinados con métricas de generación y precisión
- Gestión del overfitting, generalización y conjuntos de validación
- Consejos de optimización de rendimiento y registro
Despliegue y uso privado
- Guardado y carga de modelos para inferencia
- Despliegue de modelos afinados en entornos empresariales seguros
- Estrategias de despliegue en premises vs. en la nube
Casos de estudio y usos
- Ejemplos de uso empresarial de LLaMA, Mistral y Qwen
- Manejo del afinado fino multilingüe y específico del dominio
- Discusión: compensaciones entre modelos abiertos y cerrados
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Una 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
- Practicantes de ML
- Desarrolladores de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
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Formato del Curso
- Sesión interactiva de lectura y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
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- Garantizar la seguridad, el cumplimiento y el uso responsable de modelos de código abierto.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos en autohospedaje y ajuste fino.
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Opciones de Personalización del Curso
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión facilitada.
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- Distribuir, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
- Ejercitación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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- Diseñar flujos de trabajo legales específicos en LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento.
- Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado del grafo y su procesamiento.
- Implementar salvaguardas, aprobaciones con intervención humana y rutas de decisión rastreables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios de LangGraph en producción con observabilidad y controles de costo.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, comuníquese con nosotros para hacer los arreglos necesarios.
Creación de Flujos de Trabajo Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un marco para componer flujos de trabajo estructurados en gráficos que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.
Este entrenamiento en vivo guiado por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de nivel intermedio y equipos de productos que desean combinar la lógica gráfica de LangGraph con los bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisiones y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en gráficos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y respaldos para una ejecución robusta.
- Integrar la recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y fortalecer el comportamiento del agente para mejorar la confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y repaso 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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LangGraph para la Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multietapa con LLMs y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a marketeros, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización de nivel intermedio que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de correo electrónico y contenido estructurados en grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas multietapa.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
- Laboratorios prácticos para implementar flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de Personalización del Curso
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Al final de este curso, los participantes serán capaces de:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por el cumplimiento.
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Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
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Opciones de Personalización del Curso
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Cost-Effective LLM Architectures: Mistral at Scale (Performance / Cost Engineering)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grande de alto rendimiento optimizados para el despliegue en producción a gran escala y de manera coste-eficiente.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a ingenieros de infraestructura avanzados, arquitectos en la nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr el mayor rendimiento con el menor costo posible.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de batch, cuantización y servido eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia mientras se mantiene el rendimiento.
- Diseñar topologías de servido listas para producción para cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Productizando 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 orientados a la empresa y al cliente.
Esta formación guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración con nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y comercializar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación mejorada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de UX para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso del mundo real.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- 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, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Enterprise-Grade Deployments with Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande y multimodal de alto rendimiento diseñado para implementaciones de grado empresarial en entornos empresariales.
Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros AI/ML intermedios y avanzados, arquitectos de plataforma y equipos MLOps que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresariales.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando opciones de API y autohospedaje.
- Optimizar el rendimiento de inferencia y costos.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Mistral para IA Responsable: Privacidad, Residencia de Datos y Controles Empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y lista para el uso empresarial que proporciona funciones para un despliegue seguro, conforme a la normativa y responsable de la IA.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a líderes de cumplimiento intermedios, arquitectos de seguridad y partes interesadas legales/operativas que deseen implementar prácticas responsables de IA con Mistral mediante el uso de mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con requisitos regulatorios.
- Configurar controles empresariales de grado superior, como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y despliegues para la alineación del cumplimiento normativo.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Casos de estudio y ejercicios orientados al cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para hacer los arreglos necesarios.
Aplicaciones Multimodales con Modelos Mistral (Visión, OCR y Comprensión de Documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de IA de código abierto que ahora se extienden a flujos de trabajo multimodales, soportando tareas tanto de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales e investigativas.
Esta formación guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML intermedios, ingenieros aplicados y equipos de productos que deseen construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y ajustar modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de NLP.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresariales.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda visión-texto y interfaces asistentes.
Formato del Curso
- Lectura interactiva 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, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
 
                    