Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a la optimización y el despliegue de modelos
- Visión general de los modelos DeepSeek y desafíos del despliegue.
- Comprensión de la eficiencia del modelo: velocidad frente a precisión.
- Métricas clave de rendimiento para modelos de IA.
Optimización de los modelos DeepSeek para el rendimiento
- Técnicas para reducir la latencia de inferencia.
- Estrategias de cuantificación y poda de modelos.
- Uso de bibliotecas optimizadas para modelos DeepSeek.
Implementación de MLOps para modelos DeepSeek
- Control de versiones y seguimiento de modelos.
- Automatización del reentrenamiento y despliegue de modelos.
- Pipelines de CI/CD para aplicaciones de IA.
Despliegue de modelos DeepSeek en entornos de nube y locales (on-premise)
- Elección de la infraestructura adecuada para el despliegue.
- Despliegue con Docker y Kubernetes.
- Gestión del acceso a la API y autenticación.
Escala y monitoreo de despliegues de IA
- Estrategias de balanceo de carga para servicios de IA.
- Monitoreo del desplazamiento del modelo y la degradación del rendimiento.
- Implementación de escalado automático para aplicaciones de IA.
Asegurar la seguridad y el cumplimiento en despliegues de IA
- Gestión de la privacidad de datos en flujos de trabajo de IA.
- Cumplimiento con las normativas empresariales de IA.
- Mejores prácticas para despliegues seguros de IA.
Tendencias futuras y estrategias de optimización de IA
- Avances en técnicas de optimización de modelos de IA.
- Tendencias emergentes en MLOps e infraestructura de IA.
- Elaboración de una hoja de ruta para el despliegue de IA.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con el despliegue de modelos de IA e infraestructura en la nube.
- Dominio de un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, Java, C++).
- Conocimiento de MLOps y optimización del rendimiento de modelos.
Público objetivo
- Ingenieros de IA que optimizan e implementan modelos DeepSeek.
- Científicos de datos que trabajan en la optimización del rendimiento de IA.
- Especialistas en aprendizaje automático que gestionan sistemas de IA basados en la nube.
14 Horas
