Ajuste fino de grandes modelos de lenguaje utilizando QLoRA
QLoRA es una técnica avanzada para realizar ajuste fino de grandes modelos de lenguaje (LLM) aprovechando métodos de cuantificación, ofreciendo una forma más eficiente de afinar estos modelos sin incurrir en costos computacionales masivos. Esta formación cubrirá tanto los fundamentos teóricos como la implementación práctica del ajuste fino de LLMs mediante QLoRA.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de inteligencia artificial y científicos de datos que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar finamente grandes modelos de manera eficiente con fines específicos y personalización.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLMs.
- Implementar QLoRA en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje para aplicaciones específicas del dominio.
- Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados mediante la cuantificación.
- Desplegar y evaluar modelos ajustados finamente en aplicaciones del mundo real de manera eficiente.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a QLoRA y Cuantificación
- Visión general de la cuantificación y su papel en la optimización de modelos
- Introducción al framework QLoRA y sus beneficios
- Diferencias clave entre QLoRA y los métodos tradicionales de ajuste fino
Fundamentos de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs)
- Introducción a los LLMs y su arquitectura
- Desafíos del ajuste fino de grandes modelos a escala
- Cómo la cuantificación ayuda a superar las limitaciones computacionales en el ajuste fino de LLMs
Implementación de QLoRA para Ajuste Fino de LLMs
- Configuración del framework QLoRA y entorno
- Preparación de conjuntos de datos para el ajuste fino con QLoRA
- Guía paso a paso para implementar QLoRA en LLMs usando Python y PyTorch/TensorFlow
Optimización del rendimiento del ajuste fino con QLoRA
- Cómo equilibrar la precisión y el rendimiento del modelo mediante la cuantificación
- Técnicas para reducir los costos de cómputo y el uso de memoria durante el ajuste fino
- Estrategias para ajustar finamente con requisitos mínimos de hardware
Evaluación de Modelos Ajustados Finamente
- Cómo evaluar la efectividad de los modelos ajustados finamente
- Métricas comunes de evaluación para modelos de lenguaje
- Optimización del rendimiento del modelo post-ajuste y solución de problemas
Despliegue y Escalamiento de Modelos Ajustados Finamente
- Mejores prácticas para desplegar LLMs cuantizados en entornos de producción
- Escalamiento del despliegue para manejar solicitudes en tiempo real
- Herramientas y frameworks para el despliegue y monitoreo de modelos
Casos de Uso y Estudios de Caso del Mundo Real
- Estudio de caso: Ajuste fino de LLMs para soporte al cliente y tareas de PNL
- Ejemplos de ajuste fino de LLMs en diversas industrias como salud, finanzas y comercio electrónico
- Lecciones aprendidas de implementaciones del mundo real de modelos basados en QLoRA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático y las redes neuronales
- Experiencia con ajuste fino de modelos y aprendizaje por transferencia
- Familiaridad con grandes modelos de lenguaje (LLMs) y frameworks de aprendizaje profundo (por ejemplo, PyTorch, TensorFlow)
Público objetivo
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de IA
- Científicos de datos
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Formato del curso
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en el procesamiento de datos.
- Implementar salvaguardas, aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión rastreables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios de LangGraph en entornos de producción con observabilidad y controles de costos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Numerosos ejercicios y práctica constante.
- 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.
Construcción de Flujos Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un marco de trabajo para componer flujos de trabajo estructurados en grafos que apoyan el uso de LLMs, incluyendo ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar ruteo condicional, reintentos y fallbacks para garantizar una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y asegurar el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y análisis de código en un entorno de prueba (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre compañeros.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
LangGraph para Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que habilita flujos de trabajo condicionales y multipaso con modelos de lenguaje grandes (LLM) y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.
Este curso práctico impartido por instructores (en línea o presencial) está dirigido a profesionales del marketing de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de correo electrónico dinámicas con ramificaciones y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multipaso.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Lecciones interactivas y discusiones grupales.
- Prácticas hands-on implementando flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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14 HorasLe Chat Enterprise es una solución privada de ChatOps que ofrece capacidades avanzadas de IA conversacional seguras, personalizables y gobernanza para organizaciones, con soporte para control basado en roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO), conectores e integraciones con aplicaciones empresariales.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de productos intermedios, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad y cumplimiento que desean implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar el control basado en roles (RBAC), el inicio de sesión único (SSO) y controles impulsados por cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos corporativos.
- Diseñar e implementar manuales de operación (playbooks) para la gobernanza y administración de ChatOps.
Formato del curso
- Lecciones interactivas y discusión grupal.
- Amplia práctica mediante ejercicios y casos de estudio.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- 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 servicio listas para producción para cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Muchos 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.
Productización de Asistentes Conversacionales con Conectores e Integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA de código abierto que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta formación práctica 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 desean 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 de SaaS.
- Implementar generación aumentada 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 reales.
Formato del Curso
- Clase 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, contáctenos para coordinarla.
Implementaciones de nivel empresarial con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal y de alto rendimiento, diseñado para despliegues de grado industrial en entornos empresariales.
Esta formación presencial dirigida por instructores (en línea o in situ) está orientada a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataforma y equipos de MLOps que deseen desplegar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Desplegar Mistral Medium 3 utilizando opciones basadas en API y autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y los costos asociados.
- 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 grupal.
- Abundancia de 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Mistral para una IA responsable: Privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta y lista para entornos empresariales que ofrece características para un despliegue seguro, conforme a la normativa y responsable de la IA.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a líderes de cumplimiento, arquitectos de seguridad y partes interesadas de los departamentos jurídico y operativo de nivel intermedio que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral mediante el aprovechamiento de mecanismos de privacidad, residencia de datos y controles empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- 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 nivel empresarial como el Control de Acceso Basado en Roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO) y registros de auditoría.
- Evaluación de opciones de proveedores y modelos de despliegue para garantizar la alineación con los requisitos de cumplimiento.
Formato del curso
- Ponencia 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, contáctenos para coordinar los detalles.
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Esta formación 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, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar 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 empresariales.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda visual-textual y asistentes de interfaz.
Formato del Curso
- Clase interactiva 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, por favor contáctenos para coordinarlo.
