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Temario del curso

Introducción a Mistral Medium 3

  • Arquitectura del modelo y capacidades.
  • Comparación con otros modelos de Mistral.
  • Aplicaciones empresariales clave.

Estrategias de implementación

  • Implementación basada en API.
  • Autoalojamiento con Docker y Kubernetes.
  • Consideraciones para la nube híbrida y multi-nube.

Optimización del rendimiento

  • Técnicas de agrupación (batching) y paralelización.
  • Cuantización y aceleración del modelo.
  • Compensaciones entre coste y rendimiento.

Aplicaciones multimodales

  • Integración de procesamiento de texto e imágenes.
  • OCR e inteligencia documental.
  • Flujos de trabajo empresariales entre modalidades.

Seguridad y cumplimiento

  • Consideraciones sobre residencia y privacidad de los datos.
  • Control de acceso y permisos basados en roles.
  • Auditabilidad y gobernanza.

Monitoreo y observabilidad

  • Seguimiento del rendimiento y la deriva (drift).
  • Pipelines de registros y métricas.
  • Sistemas de alerta y resolución de problemas.

Escalar para entornos empresariales

  • Patrones de escalado horizontal y vertical.
  • Balanceo de carga y redundancia.
  • Estrategias de recuperación ante desastres.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Dominio de Python o lenguajes de programación similares.
  • Experiencia en la implementación de modelos de aprendizaje automático.
  • Conocimiento de entornos basados en la nube o contenedores.

Público objetivo

  • Ingenieros de IA/ML.
  • Arquitectos de plataforma.
  • Equipos de MLOps.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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