Ajuste fino de LLMs de código abierto (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
El ajuste fino de LLMs de código abierto es una práctica recomendada emergente para organizaciones que buscan personalizar las capacidades de IA en entornos seguros, eficientes en costos y privados.
Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ML de nivel intermedio y desarrolladores de IA que desean ajustar y desplegar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales o internas específicas.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLMs de código abierto.
- Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
- Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
- Evaluar, guardar y desplegar modelos ajustados en entornos seguros.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
Temario del curso
Introducción a los LLMs de código abierto
- ¿Qué son los modelos de peso abierto y por qué son importantes?
- Descripción general de LLaMA, Mistral, Qwen y otros modelos de la comunidad
- Casos de uso para despliegues privados, on-premise o seguros
Configuración del entorno y herramientas
- Instalación y configuración de las bibliotecas Transformers, Datasets y PEFT
- Selección del hardware adecuado para el ajuste fino
- Carga de modelos preentrenados desde Hugging Face u otros repositorios
Preparación y preprocesamiento de datos
- Formatos de conjuntos de datos (ajuste de instrucciones, datos de chat, texto únicamente)
- Tokenización y gestión de secuencias
- Creación de conjuntos de datos personalizados y cargadores de datos (data loaders)
Técnicas de ajuste fino
- Ajuste completo estándar frente a métodos eficientes en parámetros
- Aplicación de LoRA y QLoRA para un ajuste fino eficiente
- Uso de la Trainer API para experimentación rápida
Evaluación y optimización del modelo
- Evaluación de modelos ajustados con métricas de generación y precisión
- Gestión del sobreajuste, la generalización y los conjuntos de validación
- Consejos de ajuste de rendimiento y registro (logging)
Despliegue y uso privado
- Guardado y carga de modelos para inferencia
- Despliegue de modelos ajustados en entornos empresariales seguros
- Estrategias de despliegue on-premise frente a la nube
Casos de estudio y casos de uso
- Ejemplos de uso empresarial de LLaMA, Mistral y Qwen
- Gestión del ajuste fino multilingüe y específico del dominio
- Discusión: compensaciones entre modelos abiertos y cerrados
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y su arquitectura
- Experiencia con Python y PyTorch
- Conocimiento básico del ecosistema de Hugging Face
Audiencia
- Profesionales de ML
- Desarrolladores de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Clase magistral interactiva y discusión.
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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
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- 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
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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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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.
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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.
