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Duración 14 horas
Temario del curso
Opciones de Despliegue
- Compensaciones entre API alojada y autoalojada
- Patrones de implementación local, en el borde (edge) y entornos aislados (air-gapped)
- Modelo único versus cartera de modelos
- Comparación del costo por decisión
Dimensionamiento de Hardware y Capacidad
- Huella de memoria según el número de parámetros
- Solo CPU versus aceleración por GPU
- Planificación de concurrencia y rendimiento (throughput)
- Margen para el crecimiento de la longitud de tareas
Stacks de Serviduría
- Opciones con vLLM y SGLang
- Ejecución con llama.cpp y GGUF
- Ollama para desarrollo local
- Elección basada en la forma de la carga de trabajo de decisión
Cuantización sin Pérdida de Calibración
- Formatos de precisión y ahorro de memoria
- Medición de la pérdida de calidad y calibración
- Variantes por tensor y con reconocimiento de importancia
- Pruebas de aceptación tras la cuantización
Ingeniería de Latencia
- Latencia mediana versus latencia en cola (tail latency)
- Crecimiento de la latencia con la longitud del contexto
- Inicio en caliente (warm start) y almacenamiento en caché del modelo
- Loteo (batching) de múltiples preguntas de decisión
Entornos Edge y Restringidos
- Modelos de decisión pequeños en CPU
- Despliegue en Apple Silicon y dispositivos embebidos
- Operación sin conexión y estrategia de actualizaciones
- Distribución de pesos en entornos aislados (air-gapped)
Contenerización y Escalabilidad
- Diseño de imágenes para la serviduría de modelos
- Gestión de volúmenes y caché
- Escala horizontal y enrutamiento
- Límites de recursos y compartición de GPU
Observabilidad
- Métricas de solicitudes, latencia y errores
- Monitoreo de la distribución de confianza
- Seguimiento de resultados de decisiones y escalaciones
- Alertas por deriva de calibración
Versionado y Despliegue
- Versionado de modelos y adaptadores
- Despliegue sombra (shadow) y canario (canary)
- Archivos de modelos fijados para auditoría
- Procedimientos de reversión (rollback)
Seguridad y Multiinquilinato
- Autenticación y limitación de tasa (rate limiting)
- Aislamiento de inquilinos para prompts y registros
- Aislamiento de red y control de salidas (egress)
- Registro de auditoría de decisiones
Requerimientos
- Experiencia en administración de Linux y manejo de contenedores.
- Conocimiento de servidores de inferencia de modelos y gestión de GPU.
- Comprensión básica de APIs REST, equilibrio de carga (load balancing) y monitoreo.
Público Objetivo
- Ingenieros de MLOps y de plataforma que operan infraestructura de inferencia.
- Equipos de SRE que apoyan servicios de IA.
- Ingenieros de IA que despliegan modelos de decisión en las instalaciones (on-premises).
- Arquitectos que diseñan despliegues de IA en entornos aislados o regulados.