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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

Número de participantes


Precio por participante

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