Ajuste fino de modelos de lenguaje grande utilizando QLoRA
QLoRA es una técnica avanzada para el ajuste fino de modelos de lenguaje grande (LLM) que aprovecha los métodos de cuantificación, ofreciendo una manera más eficiente de realizar este ajuste sin incurrir en costos computacionales elevados. Esta formación cubrirá tanto los fundamentos teóricos como la implementación práctica del ajuste fino de LLM mediante QLoRA.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y científicos de datos que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar finamente grandes modelos de manera eficiente según tareas específicas y personalizaciones.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLM.
- Implementar QLoRA en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje para aplicaciones específicas del dominio.
- Optimizar el rendimiento del ajuste fino con recursos computacionales limitados mediante cuantificación.
- Desplegar y evaluar modelos ajustados de manera eficiente en aplicaciones del mundo real.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Temario del curso
Introducción a QLoRA y la cuantificación
- Visión general de la cuantificación y su papel en la optimización de modelos.
- Introducción al marco de trabajo de QLoRA y sus beneficios.
- Diferencias clave entre QLoRA y los métodos tradicionales de ajuste fino.
Fundamentos de los grandes modelos de lenguaje (LLM)
- Introducción a los LLM y su arquitectura.
- Desafíos del ajuste fino de grandes modelos a escala.
- Cómo la cuantificación ayuda a superar las restricciones computacionales en el ajuste fino de LLM.
Implementación de QLoRA para ajustar finamente los LLM
- Configuración del marco de trabajo y entorno de QLoRA.
- Preparación de conjuntos de datos para el ajuste fino con QLoRA.
- Guía paso a paso para implementar QLoRA en LLM utilizando Python y PyTorch/TensorFlow.
Optimización del rendimiento del ajuste fino con QLoRA
- Cómo equilibrar la precisión del modelo y su rendimiento mediante cuantificación.
- Técnicas para reducir los costos de cómputo y el uso de memoria durante el ajuste fino.
- Estrategias para ajustar finamente con requisitos mínimos de hardware.
Evaluar modelos ajustados
- Cómo evaluar la eficacia de los modelos ajustados.
- Métricas comunes de evaluación para modelos de lenguaje.
- Optimización del rendimiento del modelo después del ajuste y resolución de problemas.
Despliegue y escalado de modelos ajustados
- Mejores prácticas para desplegar LLM cuantificados en entornos de producción.
- Escalar el despliegue para manejar solicitudes en tiempo real.
- Herramientas y frameworks para el despliegue y monitoreo de modelos.
Casos de uso del mundo real y estudios de caso
- Estudio de caso: Ajuste fino de LLM para atención al cliente y tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
- Ejemplos de ajuste fino de LLM en diversas industrias como salud, finanzas y comercio electrónico.
- Lecciones aprendidas de despliegues del mundo real basados en modelos QLoRA.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de los fundamentos del aprendizaje automático y redes neuronales.
- Experiencia con ajuste fino de modelos y aprendizaje por transferencia.
- Conocimiento previo sobre grandes modelos de lenguaje (LLM) y frameworks de aprendizaje profundo (por ejemplo, PyTorch, TensorFlow).
Audiencia objetivo
- Ingenieros de aprendizaje automático.
- Desarrolladores de IA.
- Científicos de datos.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Clase interactiva con espacio para discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de contingencia para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y reforzar el comportamiento de los agentes para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y explicaciones de código en un entorno de prueba (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas multi-escalon.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
- Talleres prácticos para implementar flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
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Opciones de personalización del curso
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Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto de nivel intermedio, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad/conformidad que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar controles de acceso basados en roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO) y controles impulsados por la conformidad.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y repositorios de datos.
- Diseñar e implementar libros de juego de administración y gobernanza para ChatOps.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas prácticas de ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
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Esta formación presencial en vivo (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de infraestructura avanzados, arquitectos de nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr el máximo rendimiento y el mínimo costo.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar técnicas de agrupación, cuantización y estrategias de servicio eficientes.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción para cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Clases interactivas y discusión.
- Muchas actividades prácticas y ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.
Productización de asistentes conversacionales con conectores e integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo corporativos y orientados al cliente.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante e intermedio que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores corporativos y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario (UX) para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso reales.
Formato del curso
- Clase interactiva y debate.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Implementaciones de grado empresarial con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para su implementación en producción dentro de entornos empresariales.
Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA/ML y arquitectos de plataforma de nivel intermedio a avanzado, así como a equipos de MLOps que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando la API y opciones de autoalojamiento (self-hosted).
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y los costes.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y discusión.
- Práctica intensiva con numerosos ejercicios.
- Implementación práctica en un laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros.
Mistral para una IA Responsable: Privacidad, Residencia de Datos y Controles Empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y preparada para entornos empresariales que ofrece funciones para el despliegue seguro, conforme a la normativa y responsable de soluciones de inteligencia artificial.
Esta formación presencial impartida por un experto (en línea o in situ) está dirigida a líderes de cumplimiento normativo, arquitectos de seguridad y responsables legales y operativos que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral, aprovechando las capacidades de privacidad, residencia de datos y mecanismos de control empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos normativos.
- Configurar controles de nivel empresarial, como RBAC (Control de Acceso Basado en Roles), SSO (Inicio de Sesión Único) y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para alinearse con los requisitos de cumplimiento.
Formato del curso
- Clases interactivas y sesiones de debate.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles de IA empresarial.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Aplicaciones multimodales con modelos Mistral (Visión, OCR y comprensión de documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto que ahora se extienden a flujos de trabajo multimodales, apoyando tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales y de investigación.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen desarrollar aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluidas canalizaciones de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con canalizaciones de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda de texto-imagen y asistentes de interfaz de usuario.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones grupales.
- Ejercicios prácticos de programación.
- Implementación en laboratorio en vivo de canalizaciones multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
