Técnicas de Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT) para Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
El Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT) es un conjunto de técnicas que permiten la adaptación eficiente de modelos de lenguaje grande (LLM) modificando solo un pequeño subconjunto de parámetros.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen ajustar finamente los modelos de lenguaje grande de manera más económica y eficiente, utilizando métodos como LoRA, Ajuste Fino de Adaptadores y Ajuste Fino de Prefijos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
- Implementar LoRA, Ajuste Fino de Adaptadores y Ajuste Fino de Prefijos utilizando Hugging Face PEFT.
- Comparar las compensaciones entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
- Desplegar y escalar LLM ajustados finamente con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.
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 organizarla.
Temario del curso
Introducción al Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT)
- Motivación y limitaciones del ajuste fino completo.
- Visión general de PEFT: objetivos y beneficios.
- Aplicaciones y casos de uso en la industria.
LoRA (Adaptación de Bajo Rango)
- Concepto e intuición detrás de LoRA.
- Implementación de LoRA usando Hugging Face y PyTorch.
- Práctica: Ajuste fino de un modelo con LoRA.
Ajuste Fino de Adaptadores
- Cómo funcionan los módulos de adaptador.
- Integración con modelos basados en transformadores.
- Práctica: Aplicación del Ajuste Fino de Adaptadores a un modelo transformador.
Ajuste Fino de Prefijos
- Uso de «soft prompts» (indicadores suaves) para el ajuste fino.
- Ventajas y limitaciones en comparación con LoRA y adaptadores.
- Práctica: Ajuste Fino de Prefijos en una tarea de LLM.
Evaluación y Comparación de Métodos PEFT
- Métricas para evaluar el rendimiento y la eficiencia.
- Compensaciones en la velocidad de entrenamiento, uso de memoria y precisión.
- Experimentos de evaluación y interpretación de resultados.
Despliegue de Modelos Ajustados Finitamente
- Guardado y carga de modelos ajustados finamente.
- Consideraciones de despliegue para modelos basados en PEFT.
- Integración en aplicaciones y flujos de trabajo.
Mejores Prácticas y Extensiones
- Combinación de PEFT con cuantización y destilación.
- Uso en entornos con pocos recursos y multilingües.
- Futuras direcciones y áreas de investigación activa.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático.
- Experiencia trabajando con modelos de lenguaje grande (LLM).
- Conocimiento de Python y PyTorch.
Audiencia
- Científicos de datos.
- Ingenieros de IA.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- 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.
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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.
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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.
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
14 HorasLangGraph es un framework de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multifase con LLMs y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.
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
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Le Chat Enterprise: ChatOps privado, integraciones y controles de administración
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.
