Técnicas de Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT) para Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
El ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT, por sus siglas en inglés) es un conjunto de técnicas que permiten adaptar de manera eficiente modelos de lenguaje grande (LLM) modificando solo un pequeño subconjunto de parámetros.
Esta formación práctica y guiada por instructores (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA con nivel intermedio que desean ajustar finamente los modelos de lenguaje grande de forma más económica y eficiente utilizando métodos como LoRA, Ajuste Fino con Adaptadores (Adapter Tuning) y Ajuste Fino con Prefijos (Prefix Tuning).
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
- Implementar LoRA, Ajuste Fino con Adaptadores y Ajuste Fino con Prefijos utilizando la biblioteca Hugging Face PEFT.
- Comparar los compromisos entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
- Desplegar y escalar LLM ajustados finamente con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- 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 organizarla.
Temario del curso
Introducción al Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT)
- Motivación y limitaciones del ajuste fino completo.
- Resumen de PEFT: objetivos y beneficios.
- Aplicaciones y casos de uso en la industria.
LoRA (Low-Rank Adaptation)
- Concepto e intuición detrás de LoRA.
- Implementación de LoRA utilizando Hugging Face y PyTorch.
- Taller: Ajuste fino de un modelo con LoRA.
Ajuste Fino con Adaptadores (Adapter Tuning)
- Cómo funcionan los módulos adaptadores.
- Integración con modelos basados en transformadores.
- Taller: Aplicación de Ajuste Fino con Adaptadores a un modelo transformer.
Ajuste Fino con Prefijos (Prefix Tuning)
- Uso de indicaciones suaves (soft prompts) para el ajuste fino.
- Ventajas y limitaciones en comparación con LoRA y los adaptadores.
- Taller: Ajuste Fino con Prefijos en una tarea LLM.
Evaluación y comparación de métodos PEFT
- Métricas para evaluar el rendimiento y la eficiencia.
- Compromisos entre velocidad de entrenamiento, uso de memoria y precisión.
- Experimentos de benchmarking e interpretación de resultados.
Despliegue de modelos ajustados finamente
- Guardado y carga de modelos ajustados finamente.
- Consideraciones para el despliegue de modelos basados en PEFT.
- Integración en aplicaciones y pipelines.
Mejores prácticas y extensiones
- Combinación de PEFT con cuantización y destilación.
- Uso en entornos con recursos limitados y multilingües.
- Futuras direcciones y áreas de investigación activa.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos fundamentales de aprendizaje automático (machine learning).
- Experiencia trabajando con modelos de lenguaje grande (LLM).
- Familiaridad con Python y PyTorch.
Público objetivo
- Científicos de datos.
- Ingenieros de IA.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud utilizando LangGraph, priorizando el cumplimiento normativo y la trazabilidad.
- Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
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Formato del curso
- Clase magistral interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con estudios de caso reales.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para LangGraph en el ámbito legal que preserven la auditableidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en el procesamiento.
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- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción, garantizando observabilidad y control de costos.
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.
LangGraph para automatización de marketing
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Esta formación en vivo impartida por instructores (online o presencial) está dirigida a marketers intermedios, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas con ramificación y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
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.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.
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.
Arquitecturas de LLM Económicas: Mistral a Gran Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costos)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grandes de alto rendimiento, optimizados para su implementación económica en producción a gran escala.
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
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