Construcción de aplicaciones de modelos de lenguaje grandes (LLM) seguras y responsables
La seguridad de las aplicaciones LLM es la disciplina dedicada a diseñar, desarrollar y mantener sistemas seguros, confiables y conformes con las políticas utilizando modelos de lenguaje grandes.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de producto de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar los riesgos asociados con las aplicaciones impulsadas por LLM, como la inyección de instrucciones, la fuga de datos y las salidas sin filtrar, incorporando controles de seguridad como la validación de entradas, la supervisión humana en el bucle y las barreras de protección en las salidas.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender las vulnerabilidades principales de los sistemas basados en LLM.
- Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones LLM.
- Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
- Integrar técnicas como el aislamiento en sandbox, pruebas de equipo rojo (red teaming) y revisión humana en el bucle en pipelines de nivel de producción.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Amplia cantidad de 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, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Visión general de la arquitectura de LLM y superficie de ataque
- Construcción, implementación y acceso a LLM mediante APIs.
- Componentes clave en las pilas de aplicaciones LLM (por ejemplo, instrucciones, agentes, memoria, APIs).
- Dónde y cómo surgen los problemas de seguridad en el uso real.
Inyección de instrucciones y ataques de evasión de seguridad
- Qué es la inyección de instrucciones y por qué es peligrosa.
- Escenarios de inyección de instrucciones directa e indirecta.
- Técnicas de evasión de seguridad para burlar los filtros de protección.
- Estrategias de detección y mitigación.
Fuga de datos y riesgos de privacidad
- Exposición accidental de datos a través de las respuestas.
- Fuga de información personal identificable (PII) y mal uso de la memoria del modelo.
- Diseño de instrucciones respetuosas con la privacidad y generación aumentada por recuperación (RAG).
Filtrado y protección de la salida de LLM
- Uso de Guardrails AI para filtrado y validación de contenido.
- Definición de esquemas y restricciones de salida.
- Monitoreo y registro de salidas no seguras.
Enfoques de supervisión humana en el bucle y flujos de trabajo
- Dónde y cuándo introducir supervisión humana.
- Colas de aprobación, umbrales de puntuación y manejo de alternativas.
- Calibración de confianza y papel de la explicabilidad.
Patrones de diseño seguro para aplicaciones LLM
- Principio de menor privilegio y aislamiento en sandbox para llamadas de API y agentes.
- Límites de velocidad, limitación y detección de abuso.
- Cadenas robustas con LangChain y aislamiento de instrucciones.
Conformidad, registro y gobernanza
- Aseguramiento de la auditable de las salidas de LLM.
- Mantenimiento de la trazabilidad y control de versiones de instrucciones.
- Conformidad con las políticas de seguridad internas y necesidades regulatorias.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de modelos de lenguaje grandes e interfaces basadas en instrucciones.
- Experiencia en el desarrollo de aplicaciones LLM utilizando Python.
- Conocimiento de integraciones de API y despliegues en la nube.
Público objetivo
- Desarrolladores de IA.
- Arquitectos de aplicaciones y soluciones.
- Gerentes de producto técnicos que trabajen con herramientas LLM.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y planes de contingencia para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y endurecer el comportamiento de los agentes para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y recorrido de código en un entorno de pruebas (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarla.
LangGraph para Automatización de Marketing
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y email estructurados en grafo con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multifase.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y debates grupales.
- Prácticas de laboratorio implementando flujos de trabajo de email y pipelines de contenido.
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- Configurar y ajustar Le Chat Enterprise para implementaciones seguras.
- Habilitar controles basados en RBAC, SSO y cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
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Formato del curso
- Conferencias y discusiones interactivas.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Arquitecturas de LLM rentables: Mistral a escala (Ingeniería de rendimiento/costo)
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- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar técnicas de agrupación (batching), 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
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos 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, contáctenos para coordinarlo.
Productizar asistentes conversacionales con conectores e integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA de código abierto que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto y desarrolladores full-stack de nivel principiante a intermedio, así como ingenieros de integración que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y de SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario 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 discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
Implementaciones empresariales con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para su implementación en entornos empresariales de nivel de producción.
Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataformas y 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 opciones mediante API y autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento y los costos de la inferencia.
- Implementar casos de uso multimodal con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Extenso número de 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 los detalles.
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 características para el despliegue seguro, conforme y responsable de la inteligencia artificial.
Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de cumplimiento de nivel intermedio, arquitectos de seguridad y partes interesadas legales y operativas que desean implementar prácticas de IA responsable con Mistral, aprovechando los mecanismos de privacidad, residencia de datos y 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 control de acceso basado en roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO) y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para alinearse con el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- 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, contáctenos para organizar los detalles.
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 integran en flujos de trabajo multimodales, admitiendo tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales y de investigación.
Esta formación en vivo y con instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de aprendizaje automático (ML) de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluidos flujos de trabajo de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y personalizar los modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de procesamiento de lenguaje natural (PLN).
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda de texto-vision e interfaces de usuario asistenciales.
Formato del Curso
- Lección interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de programación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.