Ajuste Fino de Modelos y Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
El ajuste fino de modelos y LLMs es un proceso clave para adaptar modelos de aprendizaje automático preentrenados a tareas y conjuntos de datos específicos. Este curso explora las técnicas, herramientas y mejores prácticas para el ajuste fino, centrándose en implementaciones prácticas y estrategias de optimización para lograr un alto rendimiento.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
- Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino de modelos preentrenados.
- Realizar el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLMs) para tareas de PLN.
- Optimizar el rendimiento del modelo y abordar los desafíos comunes.
Formato del Curso
- Lección interactiva y discusión.
- Abundantes 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.
Temario del curso
Introducción al Ajuste Fino
- ¿Qué es el ajuste fino?
- Casos de uso y beneficios del ajuste fino.
- Descripción general de los modelos preentrenados y el aprendizaje por transferencia.
Preparación para el Ajuste Fino
- Recopilación y limpieza de conjuntos de datos.
- Comprensión de los requisitos de datos específicos de la tarea.
- Análisis exploratorio de datos y preprocesamiento.
Técnicas de Ajuste Fino
- Aprendizaje por transferencia y extracción de características.
- Ajuste fino de transformadores con Hugging Face.
- Ajuste fino para tareas supervisadas frente a no supervisadas.
Ajuste Fino de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
- Adaptación de LLMs para tareas de PLN (p. ej., clasificación de texto, resumen).
- Entrenamiento de LLMs con conjuntos de datos personalizados.
- Control del comportamiento de LLMs mediante ingeniería de instrucciones (prompt engineering).
Optimización y Evaluación
- Ajuste de hiperparámetros.
- Evaluación del rendimiento del modelo.
- Abordar el sobreajuste y el subajuste.
Escalado de los Esfuerzos de Ajuste Fino
- Ajuste fino en sistemas distribuidos.
- Aprovechamiento de soluciones basadas en la nube para la escalabilidad.
- Estudios de caso: Proyectos de ajuste fino a gran escala.
Mejores Prácticas y Desafíos
- Mejores prácticas para el éxito del ajuste fino.
- Desafíos comunes y resolución de problemas.
- Consideraciones éticas en el ajuste fino de modelos de IA.
Tópicos Avanzados (Opcional)
- Ajuste fino de modelos multimodales.
- Aprendizaje con cero ejemplos (zero-shot) y con pocos ejemplos (few-shot).
- Exploración de técnicas LoRA (Adaptación de Baja Rango).
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático.
- Experiencia con programación en Python.
- Conocimiento de modelos preentrenados y sus aplicaciones.
Público Objetivo
- Científicos de datos.
- Ingenieros de aprendizaje automático.
- Investigadores de IA.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
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- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para la salud, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la trazabilidad.
- Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, CIE).
- Aplicar las mejores prácticas de confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con casos de estudio del mundo real.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en el procesamiento.
- Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios de LangGraph en producción con capacidades de observabilidad y control de costos.
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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
Construcción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes de LLM
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes de LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y opciones de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación de datos, APIs y salidas estructuradas en bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y endurecer el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y revisión 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
LangGraph para Automatización de Marketing
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Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a marketers de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de email dinámicas y ramificadas, así como pipelines de generación de contenido, utilizando LangGraph.
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.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
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14 HorasLe Chat Enterprise es una solución de ChatOps privado que ofrece capacidades de IA conversacional seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para control de acceso basado en roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO), conectores e integraciones con aplicaciones empresariales.
Esta formación en vivo 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 y cumplimiento que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- 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.
- Diseñar e implementar libretas de procedimientos de gobernanza y administración para ChatOps.
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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Arquitecturas de LLM rentables: Mistral a escala (Ingeniería de rendimiento y costos)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grandes de alto rendimiento optimizada para la implementación en producción a escala con un costo efectivo.
Este entrenamiento en vivo con instructores (en línea o en sitio) está dirigido a ingenieros de infraestructura de nivel avanzado, arquitectos de nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr un máximo rendimiento y un costo mínimo.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupación, cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción para cargas de trabajo empresariales.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Gran 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 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.
