Ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLM) de código abierto (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
El ajuste fino de LLM de código abierto es una práctica recomendada emergente para las organizaciones que buscan personalizar las capacidades de IA en entornos seguros, rentables y privados.
Esta formación en directo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de ML y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen realizar el ajuste fino e implementar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones empresariales o internas específicas.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLM de código abierto.
- Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
- Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
- Evaluar, guardar e implementar modelos ajustados en entornos seguros.
Formato del curso
- Clase interactiva y debate.
- Gran cantidad de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en directo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a los LLM de código abierto
- ¿Qué son los modelos de peso abierto y por qué son importantes?
- Resumen de LLaMA, Mistral, Qwen y otros modelos de la comunidad.
- Casos de uso para implementaciones privadas, locales o seguras.
Configuración del entorno y herramientas
- Instalación y configuración de las bibliotecas Transformers, Datasets y PEFT.
- Elegir el hardware adecuado para el ajuste fino.
- Carga de modelos preentrenados desde Hugging Face u otros repositorios.
Preparación y preprocesamiento de datos
- Formatos de conjuntos de datos (ajuste por instrucciones, datos de chat, solo texto).
- Tokenización y gestión de secuencias.
- Creación de conjuntos de datos personalizados y cargadores de datos (data loaders).
Técnicas de ajuste fino
- Ajuste fino completo estándar frente a métodos eficientes en parámetros.
- Aplicación de LoRA y QLoRA para un ajuste fino eficiente.
- Uso de la API Trainer para experimentación rápida.
Evaluación y optimización del modelo
- Evaluar los modelos ajustados con métricas de generación y precisión.
- Gestión del sobreajuste, la generalización y los conjuntos de validación.
- Consejos de optimización del rendimiento y registro de métricas (logging).
Implementación y uso privado
- Guardado y carga de modelos para la inferencia.
- Implementación de modelos ajustados en entornos empresariales seguros.
- Estrategias de implementación local frente a la nube.
Casos de estudio y casos de uso
- Ejemplos de uso empresarial de LLaMA, Mistral y Qwen.
- Gestión del ajuste fino multilingüe y específico del dominio.
- Debate: compensaciones entre modelos abiertos y cerrados.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM) y su arquitectura.
- Experiencia con Python y PyTorch.
- Conocimiento básico del ecosistema de Hugging Face.
Público objetivo
- Profesionales de ML.
- Desarrolladores de IA.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y estructuras de salida en bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y blindar el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y análisis de código en un entorno de pruebas.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre compañeros.
Opciones de Personalización del Curso
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LangGraph para la Automatización de Marketing
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Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de correo electrónico y contenido estructurados en grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas multietapa.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
- Laboratorios prácticos para implementar flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de Personalización del Curso
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14 HorasLe Chat Enterprise es una solución de ChatOps privada que proporciona capacidades de IA conversacional seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para RBAC, SSO, conectores e integraciones de aplicaciones empresariales.
Este curso de capacitación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está diseñado para gerentes de producto intermedios, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad/cumplimiento que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al final de este curso, los participantes serán capaces de:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
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Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Arquitecturas de LLM rentables: Mistral a gran escala (Ingeniería de rendimiento y coste)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grandes de alto rendimiento optimizada para su despliegue en producción a gran escala con un coste reducido.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupación (batching), cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costes de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción para cargas de trabajo empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión.
- Abundancia 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 organizarla.
Productizando Asistentes Conversacionales con Conectores e Integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta que permite a los equipos crear e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo orientados a la empresa y al cliente.
Esta formación guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración con nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y comercializar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación mejorada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de UX para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso del mundo real.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Enterprise-Grade Deployments with Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande y multimodal de alto rendimiento diseñado para implementaciones de grado empresarial en entornos empresariales.
Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros AI/ML intermedios y avanzados, arquitectos de plataforma y equipos MLOps que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresariales.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando opciones de API y autohospedaje.
- Optimizar el rendimiento de inferencia y costos.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Mistral para IA Responsable: Privacidad, Residencia de Datos y Controles Empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y lista para el uso empresarial que proporciona funciones para un despliegue seguro, conforme a la normativa y responsable de la IA.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a líderes de cumplimiento intermedios, arquitectos de seguridad y partes interesadas legales/operativas que deseen implementar prácticas responsables de IA con Mistral mediante el uso de mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con requisitos regulatorios.
- Configurar controles empresariales de grado superior, como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y despliegues para la alineación del cumplimiento normativo.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Casos de estudio y ejercicios orientados al cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para hacer los arreglos necesarios.
Aplicaciones Multimodales con Modelos Mistral (Visión, OCR y Comprensión de Documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de IA de código abierto que ahora se extienden a flujos de trabajo multimodales, soportando tareas tanto de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales e investigativas.
Esta formación guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML intermedios, ingenieros aplicados y equipos de productos que deseen construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y ajustar modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de NLP.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresariales.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda visión-texto y interfaces asistentes.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
