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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