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Temario del curso
Introducción a la optimización y el despliegue de modelos
- Vista general de los modelos DeepSeek y los desafíos asociados al despliegue.
- Comprensión de la eficiencia del modelo: velocidad versus precisión.
- Métricas clave de rendimiento para modelos de IA.
Optimización de modelos DeepSeek para el rendimiento
- Técnicas para reducir la latencia de inferencia.
- Estrategias de cuantificación y poda de modelos.
- Uso de bibliotecas optimizadas para modelos DeepSeek.
Implementación de MLOps en modelos DeepSeek
- Control de versiones y seguimiento de modelos.
- Automatización del retrenamiento y despliegue de modelos.
- Pipelines de CI/CD para aplicaciones de IA.
Despliegue de modelos DeepSeek en entornos de nube e infraestructura propia (on-premise)
- Selección de la infraestructura adecuada para el despliegue.
- Despliegue mediante Docker y Kubernetes.
- Gestión del acceso a APIs y autenticación.
Escalar y monitorear implementaciones de IA
- Estrategias de balanceo de carga para servicios de IA.
- Monitoreo del desplazamiento del modelo (model drift) y la degradación del rendimiento.
- Implementación de escalado automático para aplicaciones de IA.
Garantizar la seguridad y el cumplimiento normativo en implementaciones de IA
- Gestión de la privacidad de datos en flujos de trabajo de IA.
- Cumplimiento con las regulaciones empresariales sobre inteligencia artificial.
- Mejores prácticas para despliegues seguros de IA.
Tendencias futuras y estrategias de optimización de IA
- Avances en técnicas de optimización de modelos de IA.
- Tendencias emergentes en MLOps e infraestructura de IA.
- Diseño de una hoja de ruta para el despliegue de IA.
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Experiencia en despliegue de modelos de IA e infraestructura en la nube.
- Dominio de al menos un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, Java, C++).
- Comprensión de MLOps y optimización del rendimiento de modelos.
Público objetivo
- Ingenieros de IA que trabajen en la optimización y el despliegue de modelos DeepSeek.
- Científicos de datos enfocados en la sintonía del rendimiento de IA.
- Especialistas en aprendizaje automático encargados de gestionar sistemas de IA basados en la nube.
14 Horas
