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Temario del curso
Introducción a Mistral Medium 3
- Arquitectura y capacidades del modelo.
- Comparación con otros modelos de Mistral.
- Principales aplicaciones empresariales.
Estrategias de implementación
- Implementación basada en API.
- Autoalojamiento con Docker y Kubernetes.
- Consideraciones para entornos híbridos y multinube.
Optimización del rendimiento
- Técnicas de agrupación (batching) y paralelización.
- Cuantización y aceleración del modelo.
- Compensaciones entre coste y rendimiento.
Aplicaciones multimodales
- Integración de procesamiento de texto e imágenes.
- OCR e inteligencia documental.
- Flujos de trabajo empresariales entre modalidades.
Seguridad y cumplimiento
- Consideraciones sobre residencia de datos y privacidad.
- Acceso basado en roles y permisos.
- Auditoría y gobernanza.
Monitorización y observabilidad
- Rastreo de rendimiento y deriva (drift) del modelo.
- Pipelines de registro y métricas.
- Detección de alertas y solución de problemas.
Escalabilidad para entornos empresariales
- Patrones de escalado horizontal y vertical.
- Balanceo de carga y redundancia.
- Estrategias de recuperación ante desastres.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Habilidad en Python o un lenguaje de programación similar.
- Experiencia con la implementación de modelos de aprendizaje automático.
- Conocimiento de entornos en la nube o basados en contenedores.
Público objetivo
- Ingenieros de IA/ML.
- Arquitectos de plataformas.
- Equipos de MLOps.
14 Horas