Técnicas de Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT) para LLM
El Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT) es un conjunto de técnicas que permiten adaptar de manera eficiente grandes modelos de lenguaje (LLM) modificando solo un pequeño subconjunto de sus parámetros.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean ajustar finamente grandes modelos de lenguaje de forma más económica y eficiente utilizando métodos como LoRA, Ajuste Fino mediante Adaptadores y Ajuste Fino mediante Prefijos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
- Implementar LoRA, Ajuste Fino mediante Adaptadores y Ajuste Fino mediante Prefijos utilizando Hugging Face PEFT.
- Comparar las compensaciones entre rendimiento y costos de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
- Desplegar y escalar LLM ajustados con requerimientos reducidos de cómputo y almacenamiento.
Formato del curso
- Lección interactiva y discusión.
- Bastantes 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, contáctenos para coordinar los detalles.
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 mediante Adaptadores
- Cómo funcionan los módulos adaptadores
- Integración con modelos basados en transformadores
- Práctica: Aplicar Ajuste Fino mediante Adaptadores a un modelo transformador
Ajuste Fino mediante Prefijos
- Uso de prompts suaves para el ajuste fino
- Ventajas y limitaciones comparadas con LoRA y adaptadores
- Práctica: Ajuste Fino mediante Prefijos en una tarea de LLM
Evaluación y comparación de métodos PEFT
- Métricas para evaluar el rendimiento y la eficiencia
- Compensaciones en velocidad de entrenamiento, uso de memoria y precisión
- Experimentos de benchmarking e interpretación de resultados
Despliegue de modelos ajustados finamente
- Guardado y carga de modelos ajustados finamente
- Consideraciones para el despliegue de modelos basados en PEFT
- Integración en aplicaciones y pipelines
Buenas prácticas y extensiones
- Combinar PEFT con cuantización y destilación
- Uso en entornos de pocos recursos e multilingües
- Direcciones futuras y áreas de investigación activas
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático
- Experiencia trabajando con grandes modelos de lenguaje (LLM)
- Familiaridad con Python y PyTorch
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Ponencias interactivas y sesiones de discusión.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- 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 los procesos de procesamiento.
- Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en entornos de producción con capacidades de observabilidad y control de costos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- Numerosos ejercicios y práctica constante.
- 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.
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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 salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y endurecer el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y recorridos por 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 coordinarla.
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Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de marketing y estrategas de contenido de nivel intermedio, así como a desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de correo electrónico dinámicas con ramificaciones y canales de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correos electrónicos estructurados en gráficos con lógica condicional.
- Integrar LLM, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Administrar el estado, la memoria y el contexto en campañas multietapa.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Laboratorios prácticos para implementar flujos de trabajo de correos electrónicos y canales de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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14 HorasLe Chat Enterprise es una solución privada de ChatOps que proporciona capacidades de IA conversacional seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para RBAC, SSO, conectores e integraciones de aplicaciones empresariales.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de productos de nivel intermedio, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad/cumplimiento que deseen desplegar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y establecer Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por el cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar playbooks de gobernanza y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Lección interactiva y discusión.
- Amplia cantidad de ejercicios y práctica.
- Ejecución práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Arquitecturas de LLM Rentables: Mistral a Escala (Ingeniería de Rendimiento / Costos)
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Este taller práctico guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de infraestructura avanzados, arquitectos de nube y líderes de MLOps que desean diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para maximizar el rendimiento y minimizar los costos.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Implementar patrones de implementación escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupamiento (batching), cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción, adaptadas a cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Clases interactivas y discusión grupal.
- Abundantes ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Profesionalización de 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 formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y comercializar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- 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 (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
- Clase 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 coordinarlo.
Implementaciones de nivel empresarial 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 bajo estándares de producción.
Esta formación impartida 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 o autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento y los costos de inferencia.
- Implementar casos de uso multimodal con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Numerosos ejercicios y práctica constante.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizar los detalles.
Mistral para una IA responsable: Privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y lista para entornos empresariales que ofrece funciones para el despliegue seguro, conforme a normativas y responsable de la inteligencia artificial.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a líderes de cumplimiento, arquitectos de seguridad y partes interesadas jurídicas y operativas de nivel intermedio que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral, aprovechando mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas que preservan la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos regulatorios.
- Configurar controles empresariales de primer nivel, como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y despliegue para alinear la conformidad normativa.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Aplicaciones multimodales con modelos de Mistral (visión, OCR y comprensión de documentos)
14 HorasLos modelos de Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto que ahora se extienden a flujos de trabajo multimodales, admitiendo tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales e investigaciones.
Esta capacitación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que desean crear aplicaciones multimodales con modelos de Mistral, incluidos flujos de trabajo de OCR y comprensión de documentos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y ajustar los modelos de Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda de visión-texto y UI asistida.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de programación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comunícate con nosotros para coordinar.
