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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

Número de participantes


Precio por participante

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