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Temario del curso

Fundamentos de Tencent Hunyuan en Producción

  • Visión general de los escenarios de servicio de modelos de Tencent Hunyuan.
  • Características de producción de modelos grandes y MoE.
  • Cuellos de botela comunes en latencia, capacidad de procesamiento y costos.
  • Definición de objetivos de nivel de servicio (SLO) para cargas de trabajo de inferencia.

Arquitectura de Despliegue y Flujo de Servicio

  • Componentes principales de una pila de inferencia en producción.
  • Elegir entre modelos de despliegue con contenedores, on-premise o en la nube.
  • Fundamentos de carga de modelos, enrutamiento de solicitudes y asignación de GPU.
  • Diseño enfocado en la confiabilidad y simplicidad operativa.

Optimización de Latencia en la Práctica

  • Uso de motores de inferencia optimizados como TensorRT, donde corresponda.
  • Conceptos de KV-cache y ajuste práctico del caché.
  • Reducción de la latencia de inicio, calentamiento y respuesta.
  • Medición del tiempo hasta el primer token y la velocidad de generación de tokens.

Capacidad de Procesamiento, Agrupación (Batching) y Eficiencia de GPU

  • Estrategias de agrupación continua y por solicitudes.
  • Gestión de la concurrencia y el comportamiento de las colas.
  • Mejora de la utilización de la GPU sin perjudicar la experiencia del usuario.
  • Manejo de solicitudes de contexto largo y cargas de trabajo mixtas.

Cuantización y Control de Costos

  • Importancia de la cuantización para el servicio en producción.
  • Compensaciones prácticas entre FP16, INT8 y otras opciones comunes de precisión.
  • Equilibrio entre calidad del modelo, latencia y costo de infraestructura.
  • Creación de una lista de verificación simple para la optimización de costos.

Operaciones, Monitoreo y Revisión de Preparación

  • Disparadores de autoescalado para servicios de inferencia.
  • Monitoreo de latencia, capacidad de procesamiento, uso del caché y salud de la GPU.
  • Fundamentos de registro (logging), alertas y respuesta a incidentes.
  • Revisión de un despliegue de referencia y creación de un plan de mejora.

Requerimientos

  • Comprensión básica de los flujos de trabajo de despliegue e inferencia de modelos de lenguaje grandes (LLM).
  • Experiencia con contenedores, infraestructura en la nube o on-premise y servicios basados en API.
  • Conocimiento práctico de Python o tareas de ingeniería de sistemas.

Público objetivo

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  • Ingenieros de ML que despliegan LLMs en producción.
  • Ingenieros de plataforma responsables de servicios de inferencia basados en GPU.
  • Arquitectos de soluciones que diseñan plataformas escalables de servicio de IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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