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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.

Número de participantes


Precio por participante

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