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Duración 14 horas (2 días)
Temario del curso
Introducción a la Optimización y Despliegue de Modelos
- Visión general de los modelos DeepSeek y desafíos del despliegue.
- Comprensión de la eficiencia del modelo: velocidad frente a precisión.
- Métricas clave de rendimiento para modelos de IA.
Optimización de Modelos DeepSeek para el Rendimiento
- Técnicas para reducir la latencia de inferencia.
- Estrategias de cuantización y poda de modelos.
- Uso de bibliotecas optimizadas para modelos DeepSeek.
Implementación de MLOps para Modelos DeepSeek
- Control de versiones y seguimiento de modelos.
- Automatización del reentrenamiento y despliegue de modelos.
- Pipelines CI/CD para aplicaciones de IA.
Despliegue de Modelos DeepSeek en Entornos de Nube e Infraestructura Local
- Elección de la infraestructura adecuada para el despliegue.
- Despliegue con Docker y Kubernetes.
- Gestión del acceso a la API y autenticación.
Escalamiento y Monitoreo de Despliegues de IA
- Estrategias de balanceo de carga para servicios de IA.
- Monitoreo de la deriva del modelo (model drift) y degradación del rendimiento.
- Implementación de autoescalado para aplicaciones de IA.
Garantía de Seguridad y Cumplimiento en Despliegues de IA
- Gestión de la privacidad de datos en flujos de trabajo de IA.
- Cumplimiento con las regulaciones empresariales de IA.
- Buenas prácticas para despliegues seguros de IA.
Tendencias Futuras y Estrategias de Optimización de IA
- Avances en técnicas de optimización de modelos de IA.
- Tendencias emergentes en MLOps e infraestructura de IA.
- Construcción de una hoja de ruta para el despliegue de IA.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con el despliegue de modelos de IA e infraestructura en la nube.
- Domino de un lenguaje de programación (p. ej., Python, Java, C++).
- Comprensión de MLOps y optimización del rendimiento de modelos.
Audiencia
- Ingenieros de IA que optimizan y despliegan modelos DeepSeek.
- Científicos de datos que trabajan en el ajuste fino del rendimiento de la IA.
- Especialistas en aprendizaje automático que gestionan sistemas de IA basados en la nube.
