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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