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Temario del curso
Introducción a Mistral Medium 3
- Arquitectura y capacidades del modelo.
- Comparación con otros modelos de la familia Mistral.
- Principales aplicaciones empresariales.
Estrategias de despliegue
- Despliegue basado en API.
- Autoalojamiento con Docker y Kubernetes.
- Consideraciones para entornos híbridos y multinube.
Optimización del rendimiento
- Técnicas de agrupación y paralelización.
- Cuantización y aceleración de modelos.
- Compensaciones entre costo y rendimiento.
Aplicaciones multimodales
- Integración de procesamiento de texto e imágenes.
- OCR e inteligencia documental.
- Flujos de trabajo empresariales transversales a distintas modalidades.
Seguridad y cumplimiento
- Consideraciones sobre residencia de datos y privacidad.
- Acceso y permisos basados en roles.
- Auditabilidad y gobernanza.
Monitoreo y observabilidad
- Seguimiento del rendimiento y de la desviación del modelo (drift).
- Pipelines de registro y métricas.
- Alertas y resolución de problemas.
Escalabilidad para entornos empresariales
- Patrones de escalado horizontal y vertical.
- Balanceo de cargas y redundancia.
- Estrategias de recuperación ante desastres.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Manejo competente de Python o un lenguaje de programación similar.
- Experiencia en el despliegue de modelos de aprendizaje automático.
- Conocimiento de entornos basados en la nube o con contenedores.
Público objetivo
- Ingenieros de IA/ML.
- Arquitectos de plataformas.
- Equipos de MLOps.
14 Horas