Ajuste Fino de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) de Código Abierto (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
El ajuste fino de LLMs de código abierto es una práctica recomendada emergente para las organizaciones que buscan personalizar las capacidades de IA en entornos seguros, rentables y privados.
Esta formación en vivo y supervisada (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ML de nivel intermedio y desarrolladores de IA que desean ajustar y desplegar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales o internas específicas.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLMs de código abierto.
- Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
- Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
- Evaluar, guardar y desplegar modelos ajustados en entornos seguros.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas 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.
Temario del curso
Introducción a los LLMs de Código Abierto
- ¿Qué son los modelos de peso abierto y por qué son importantes?
- Resumen de LLaMA, Mistral, Qwen y otros modelos de la comunidad.
- Casos de uso para despliegues privados, locales o seguros.
Configuración del Entorno y Herramientas
- Instalación y configuración de las bibliotecas Transformers, Datasets y PEFT.
- Selección del hardware apropiado para el ajuste fino.
- Carga de modelos preentrenados desde Hugging Face u otros repositorios.
Preparación y Preprocesamiento de Datos
- Formatos de conjuntos de datos (ajuste por instrucciones, datos de chat, solo texto).
- Tokenización y gestión de secuencias.
- Creación de conjuntos de datos personalizados y cargadores de datos (data loaders).
Técnicas de Ajuste Fino
- Ajuste fino completo estándar vs. métodos eficientes en parámetros.
- Aplicación de LoRA y QLoRA para un ajuste eficiente.
- Uso de la API Trainer para experimentación rápida.
Evaluación y Optimización del Modelo
- Evaluación de modelos ajustados mediante métricas de generación y precisión.
- Gestión del sobreajuste, generalización y conjuntos de validación.
- Consejos de optimización de rendimiento y registro de datos (logging).
Despliegue y Uso Privado
- Guardado y carga de modelos para inferencia.
- Despliegue de modelos ajustados en entornos empresariales seguros.
- Estrategias de despliegue local vs. en la nube.
Casos de Estudio y Ejemplos de Uso
- Ejemplos de uso empresarial de LLaMA, Mistral y Qwen.
- Gestión del ajuste fino multilingüe y específico del dominio.
- Discusión: Compensaciones entre modelos abiertos y cerrados.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) y su arquitectura.
- Experiencia con Python y PyTorch.
- Familiaridad básica con el ecosistema de Hugging Face.
Audiencia Objetivo
- Profesionales de ML.
- Desarrolladores de IA.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para la salud, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la trazabilidad.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con casos de estudio del mundo real.
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- 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.
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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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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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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.
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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.
