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Temario del curso
Introducción a Mistral Medium 3
- Arquitectura y capacidades del modelo.
- Comparación con otros modelos de Mistral.
- Aplicaciones empresariales clave.
Estrategias de despliegue
- Despliegue basado en API.
- Alojamiento propio con Docker y Kubernetes.
- Consideraciones sobre entornos híbridos y multicloud.
Optimización del rendimiento
- Técnicas de agrupación (batching) y paralelización.
- Cuantización y aceleración de modelos.
- Compensaciones entre costo y rendimiento.
Aplicaciones multimodales
- Integración de procesamiento de texto e imágenes.
- OCR e inteligencia de documentos.
- Flujos de trabajo empresariales transversales (cross-modal).
Seguridad y cumplimiento
- Consideraciones sobre residencia de datos y privacidad.
- Acceso y permisos basados en roles.
- Auditoría y gobernanza.
Monitoreo y observabilidad
- Rastreo del rendimiento y detección de deriva (drift).
- Pipelines de registro y métricas.
- Detección de alertas y resolución de problemas.
Escalar para entornos empresariales
- Patrones de escalado horizontal y vertical.
- Balanceo de carga y redundancia.
- Estrategias de recuperación ante desastres.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Habilidad en Python o lenguaje de programación similar.
- Experiencia con el despliegue de modelos de aprendizaje automático.
- Comprensión de entornos en la nube o contenerizados.
Público objetivo
- Ingenieros de IA/ML.
- Arquitectos de plataforma.
- Equipos de MLOps.
14 Horas