Técnicas de Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT) para LLMs
El Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT, por sus siglas en inglés) es un conjunto de técnicas que permiten la adaptación eficiente de modelos de lenguaje grandes (LLMs) modificando solo un pequeño subconjunto de parámetros.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean ajustar finamente los modelos de lenguaje grandes de manera más rentable y eficiente, utilizando métodos como LoRA, Ajuste Fino con Adaptadores y Ajuste Fino con Prefijos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
- Implementar LoRA, Ajuste Fino con Adaptadores y Ajuste Fino con Prefijos utilizando Hugging Face PEFT.
- Comparar los compromisos entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
- Desplegar y escalar LLMs ajustados finamente con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y discusión.
- 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, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción al Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT)
- Motivación y limitaciones del ajuste fino completo
- Visión general de PEFT: objetivos y beneficios
- Aplicaciones y casos de uso en la industria
LoRA (Adaptación de Bajo Rango)
- Concepto e intuición detrás de LoRA
- Implementación de LoRA utilizando Hugging Face y PyTorch
- Práctica: Ajuste fino de un modelo con LoRA
Ajuste Fino con Adaptadores
- Cómo funcionan los módulos adaptadores
- Integración con modelos basados en transformers
- Práctica: Aplicación del Ajuste Fino con Adaptadores a un modelo transformer
Ajuste Fino con Prefijos
- Uso de prompts suaves para el ajuste fino
- Ventajas y limitaciones en comparación con LoRA y los adaptadores
- Práctica: Ajuste Fino con Prefijos en una tarea de LLM
Evaluación y Comparación de Métodos PEFT
- Métricas para evaluar el rendimiento y la eficiencia
- Compromisos en velocidad de entrenamiento, uso de memoria y precisión
- Experimentos de benchmarking e interpretación de resultados
Despliegue de Modelos Ajustados Finaamente
- Guardado y carga de modelos ajustados finaamente
- Consideraciones de despliegue para modelos basados en PEFT
- Integración en aplicaciones y pipelines
Mejores Prácticas y Extensiones
- Combinación de PEFT con cuantización y destilación
- Uso en entornos de recursos limitados e multilingües
- Tendencias futuras y áreas de investigación activa
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático
- Experiencia trabajando con modelos de lenguaje grandes (LLMs)
- Familiaridad con Python y PyTorch
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
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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.
- Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Ejercicios prácticos con estudios de caso reales.
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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.
LangGraph para Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph es un framework de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo conditionales y multietapa con LLMs (Modelos de Lenguaje Grande) y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a marketers de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de email dinámicas con ramificaciones y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
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14 HorasLe Chat Enterprise es una solución de ChatOps privada que ofrece capacidades conversacionales de IA seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para control basado en roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO), conectores e integraciones con aplicaciones empresariales.
Esta capacitación guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto de nivel intermedio, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad y cumplimiento que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
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.
