Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) son modelos de redes neuronales profundas capaces de generar textos en lenguaje natural basados en una entrada o contexto proporcionado. Estos modelos se entrenan con grandes volúmenes de datos textuales procedentes de diversos dominios y fuentes, logrando capturar los patrones sintácticos y semánticos del lenguaje natural. Los LLM han obtenido resultados destacables en numerosas tareas de lenguaje natural, como la resumización de textos, la respuesta a preguntas, la generación de textos y otras aplicaciones.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (modalidad en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel básico a intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para abordar diversas tareas de lenguaje natural.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM de amplio uso.
- Crear un LLM básico y ajustarlo mediante fine-tuning sobre un conjunto de datos personalizado.
- Utilizar LLM para diferentes tareas de lenguaje natural, como la resumización de textos, la respuesta a preguntas, la generación de textos y otras aplicaciones.
- Depurar y evaluar LLM empleando herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.
Metodología del curso
- Clases expositivas interactivas y sesiones de debate.
- Abundancia de ejercicios prácticos.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en tiempo real.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación adaptada a sus necesidades para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción
- ¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)?
- LLM frente a los modelos tradicionales de NLP.
- Resumen de las características y arquitectura de los LLM.
- Desafíos y limitaciones de los LLM.
Comprensión de los LLM
- El ciclo de vida de un LLM.
- Cómo funcionan los LLM.
- Los componentes principales de un LLM: codificador, decodificador, atención, embebidos, etc.
Primeros pasos
- Configuración del entorno de desarrollo.
- Instalación de un LLM como herramienta de desarrollo, por ejemplo, Google Colab o Hugging Face.
Trabajo con LLM
- Exploración de las opciones de LLM disponibles.
- Creación y uso de un LLM.
- Ajuste fino de un LLM sobre un conjunto de datos personalizado.
Resumización de textos
- Comprensión de la tarea de resumización de textos y sus aplicaciones.
- Uso de un LLM para la resumización extractiva y abtractiva de textos.
- Evaluación de la calidad de los resúmenes generados mediante métricas como ROUGE, BLEU, etc.
Respuesta a preguntas
- Comprensión de la tarea de respuesta a preguntas y sus aplicaciones.
- Uso de un LLM para la respuesta a preguntas de dominio abierto y de dominio cerrado.
- Evaluación de la precisión de las respuestas generadas mediante métricas como F1, EM, etc.
Generación de textos
- Comprensión de la tarea de generación de textos y sus aplicaciones.
- Uso de un LLM para la generación de textos condicionada y no condicionada.
- Control del estilo, el tono y el contenido de los textos generados mediante parámetros como temperatura, top-k, top-p, etc.
Integración de LLM con otros marcos de trabajo y plataformas
- Uso de LLM junto con PyTorch o TensorFlow.
- Uso de LLM junto con Flask o Streamlit.
- Uso de LLM junto con Google Cloud o AWS.
Resolución de problemas
- Comprensión de los errores y fallos comunes en los LLM.
- Uso de TensorBoard para supervisar y visualizar el proceso de entrenamiento.
- Uso de PyTorch Lightning para simplificar el código de entrenamiento y mejorar el rendimiento.
- Uso de Hugging Face Datasets para cargar y procesar los datos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje profundo.
- Experiencia previa con Python y PyTorch o TensorFlow.
- Experiencia básica en programación.
Audiencia objetivo
- Desarrolladores.
- Entusiastas del procesamiento del lenguaje natural (NLP).
- Científicos de datos.
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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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- 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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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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.
- Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
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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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
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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
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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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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)
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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.
