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Temario del curso

Introducción a Mistral Medium 3

  • Arquitectura y capacidades del modelo.
  • Comparación con otros modelos de la familia Mistral.
  • Aplicaciones empresariales clave.

Estrategias de implementación

  • Implementación basada en API.
  • Autoalojamiento con Docker y Kubernetes.
  • Consideraciones para entornos híbridos y multicloud.

Optimización del rendimiento

  • Técnicas de agrupación (batching) y paralelización.
  • Cuantización y aceleración de modelos.
  • Compensaciones entre costo y rendimiento.

Aplicaciones multimodales

  • Integración de procesamiento de texto e imágenes.
  • OCR e inteligencia de documentos.
  • Flujos de trabajo empresariales intermodales.

Seguridad y cumplimiento

  • Consideraciones sobre residencia de datos y privacidad.
  • Acceso basado en roles y permisos.
  • Trazabilidad y gobernanza.

Monitoreo y observabilidad

  • Rastreo del rendimiento y detección de deriva (drift).
  • Registro de logs y pipelines de métricas.
  • Alertas y solución de problemas.

Escalabilidad para entornos empresariales

  • Patrones de escalado horizontal y vertical.
  • Equilibrio de carga y redundancia.
  • Estrategias de recuperación ante desastres.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos sólidos de Python u otro lenguaje de programación similar.
  • Experiencia en la implementación de modelos de aprendizaje automático.
  • Comprensión de entornos en la nube o contenerizados.

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de IA/ML.
  • Arquitectos de plataformas.
  • Equipos de MLOps.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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