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 Duración 14 horas

Temario del curso

Opciones de implementación

  • Comercios entre API alojada (hosted) y autoalojada
  • Patrones on-premises, de borde y en entornos aislados (air-gapped)
  • Modelo único versus portafolio de modelos
  • Comparación del costo por decisión

Tamaño de hardware y capacidad

  • Huella de memoria por cantidad de parámetros
  • Solo CPU versus aceleración con GPU
  • Planificación de concurrencia y rendimiento (throughput)
  • Margen para el crecimiento de la longitud de la tarea

Pilas de aprovisionamiento (Serving Stacks)

  • Opciones con vLLM y SGLang
  • Ejecución con llama.cpp y GGUF
  • Ollama para desarrollo local
  • Selección basada en la forma de la carga de trabajo de decisión

Cuantización sin perder calibración

  • Formatos de precisión y ahorros de memoria
  • Medición de la pérdida de calidad y calibración
  • Variantes por tensor y basadas en importancia
  • Pruebas de aceptación tras la cuantización

Ingeniería de latencia

  • Latencia mediana versus latencia de cola (tail latency)
  • Crecimiento de la latencia con la longitud del contexto
  • Arranque en caliente (warm start) y caché de modelos
  • Loteo (batching) de múltiples preguntas de decisión

Borde y entornos restringidos

  • Pequeños modelos de decisión en CPU
  • Implementación en Apple Silicon y dispositivos embebidos
  • Operación offline y estrategia de actualización
  • Distribución de pesos en entornos aislados (air-gapped)

Contenerización y escalado

  • Diseño de imágenes para el aprovisionamiento de modelos
  • Gestión de volúmenes y caché
  • Escalado horizontal y enrutamiento
  • Límites de recursos y compartición de GPU

Observabilidad

  • Métricas de solicitudes, latencia y errores
  • Monitorización de la distribución de confianza
  • Rastreo de resultados de decisión y escalaciones
  • Alertas por deriva de calibración (calibration drift)

Versionado y despliegue

  • Versionado de modelos y adaptadores
  • Despliegue sombreado (shadow) y canario
  • Archivos de modelos fijados para auditoría
  • Procedimientos de reversión (rollback)

Seguridad y multitenancy

  • Autenticación y limitación de tasa (rate limiting)
  • Aislamiento de inquilinos (tenants) para prompts y registros
  • Aislamiento de red y control de egreso
  • Registros de auditoría de decisiones

Requerimientos

  • Experiencia en administración de Linux y contenedores.
  • Familiaridad con servidores de inferencia de modelos y gestión de GPU.
  • Comprensión básica de APIs REST, balanceo de carga y monitorización.

Audiencia

  • Ingenieros de MLOps y plataformas que gestionan infraestructura de inferencia
  • Equipos SRE que dan soporte a servicios de IA
  • Ingenieros de IA que despliegan modelos de decisión on-premises
  • Arquitectos que diseñan despliegues de IA en entornos aislados o regulados

Número de participantes


Precio por participante

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