EXO: Despliegue de un Clúster de IA Local de extremo a extremo
EXO es un marco de código abierto que conecta dispositivos Apple Silicon para formar un clúster de IA distribuido, permitiendo la inferencia local de modelos avanzados más grandes de lo que un solo dispositivo puede almacenar.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas e ingenieros de DevOps que deseen desplegar, configurar y gestionar clústeres EXO para la inferencia de LLMs privados entre múltiples nodos Apple Silicon o Linux.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instalar y configurar EXO en nodos macOS y Linux.
- Habilitar el descubrimiento automático de dispositivos y construir clústeres multi-nodo.
- Habilitar y verificar RDMA sobre Thunderbolt 5 para una comunicación entre dispositivos de latencia ultra baja.
- Desplegar modelos de vanguardia (DeepSeek, Qwen, Llama) en dispositivos del clúster.
- Monitorear la salud del clúster y solucionar problemas comunes de despliegue.
Formato del Curso
- Lecciones interactivas y discusión.
- Abundancia de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a EXO y al Agrupamiento de IA Local
- Visión general del marco EXO y el ecosistema exo-explore.
- Comparación entre inferencia centralizada en la nube e inferencia local distribuida.
- Arquitectura: descubrimiento de dispositivos libp2p, backend MLX, tablero de control y capas de API.
- Requisitos de hardware: Apple Silicon (M3 Ultra, M4 Pro/Max), Thunderbolt 5, almacenamiento compartido.
Instalación de EXO en macOS
- Configuración de Xcode, Metal Toolchain y prerequisitos de macOS.
- Instalación de uv, Node.js y el toolchain Rust nightly.
- Instalación del fork fijado de macmon para la monitorización de Apple Silicon.
- Clonar el repositorio y construir el tablero de control con npm.
- Ejecutar EXO desde el código fuente y verificar el tablero de control en localhost:52415.
Instalación de EXO en Linux
- Instalación de dependencias mediante apt o Homebrew en Linux.
- Configuración de uv, Node.js 18+ y Rust nightly.
- Construcción del tablero de control y ejecución de EXO en modo solo CPU.
- Disposición de directorios: rutas del Estándar de Directorio Base XDG para configuración, datos, caché y registros.
Descubrimiento Automático de Dispositivos y Formación de Clústeres
- Comprensión del auto-descubrimiento basado en libp2p en redes locales.
- Configuración de espacios de nombres personalizados con EXO_LIBP2P_NAMESPACE para aislamiento del clúster.
- Verificación de la membresía de los nodos en la vista del clúster del tablero de control.
- Gestión de fallos en el descubrimiento y problemas de segmentación de red.
Habilitación de RDMA sobre Thunderbolt 5
- Arquitectura de RDMA y la afirmación de reducción de latencia del 99 por ciento.
- Habilitación de RDMA en el modo de Recuperación de macOS con rdma_ctl.
- Requisitos de cableado y restricciones de topología de puertos en Mac Studio.
- Coincidencia de versiones de macOS en todos los nodos del clúster.
- Solución de problemas de descubrimiento de RDMA y configuración DHCP.
Despliegue de Modelos de Vanguardia
- Uso del tablero de control para cargar y fragmentar modelos DeepSeek v3.1, Qwen3-235B y la familia Llama.
- Visualización de las ubicaciones de instancias con el endpoint de la API /instance/previews.
- Creación de instancias de modelos con fragmentación por canalización o paralelismo de tensores.
- Configuración de tarjetas de modelos personalizadas desde el hub de HuggingFace.
Monitorización y Solución de Problemas
- Lectura de los registros de EXO y comprensión del rastro distribuido.
- Interpretación de la salud del clúster en la vista del clúster del tablero de control.
- Diagnóstico de fallos de los nodos de trabajo y comportamiento de reconexión.
- Uso de EXO_TRACING_ENABLED para el análisis de cuellos de botella de rendimiento.
Mantenimiento y Actualización del Clúster
- Actualización de los binarios de EXO y procedimientos de reconstrucción del tablero de control.
- Migración de las cachés de modelos y gestión de modelos pre-descargados sobre NFS.
- Eliminación ordenada de nodos y reequilibrio de cargas de trabajo.
Requerimientos
- Conocimiento de los fundamentos de redes (IP, subnetting, firewalls).
- Experiencia con la administración de línea de comandos de macOS o Linux.
- Familiaridad con la gestión de paquetes de Python (pip/uv) y herramientas de Node.js.
Público Objetivo
- Administradores de sistemas.
- Ingenieros de DevOps.
- Arquitectos de infraestructura de IA responsables del despliegue de LLMs in situ.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
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Opciones de Personalización del Curso
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión facilitada.
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
- Laboratorios prácticos para implementar flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
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- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
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Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a ingenieros de infraestructura avanzados, arquitectos en la nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr el mayor rendimiento con el menor costo posible.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de batch, cuantización y servido eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia mientras se mantiene el rendimiento.
- Diseñar topologías de servido listas para producción para cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Productizando 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 orientados a la empresa y al cliente.
Esta formación guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración con nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y comercializar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación mejorada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de UX para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso del mundo real.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- 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, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Enterprise-Grade Deployments with Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande y multimodal de alto rendimiento diseñado para implementaciones de grado empresarial en entornos empresariales.
Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros AI/ML intermedios y avanzados, arquitectos de plataforma y equipos MLOps que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresariales.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando opciones de API y autohospedaje.
- Optimizar el rendimiento de inferencia y costos.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Mistral para IA Responsable: Privacidad, Residencia de Datos y Controles Empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y lista para el uso empresarial que proporciona funciones para un despliegue seguro, conforme a la normativa y responsable de la IA.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a líderes de cumplimiento intermedios, arquitectos de seguridad y partes interesadas legales/operativas que deseen implementar prácticas responsables de IA con Mistral mediante el uso de mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con requisitos regulatorios.
- Configurar controles empresariales de grado superior, como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y despliegues para la alineación del cumplimiento normativo.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Casos de estudio y ejercicios orientados al cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de Personalización del Curso
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