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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la optimización y el despliegue de modelos
- Visión general de los modelos DeepSeek y los desafíos del despliegue
- Comprensión de la eficiencia de los modelos: velocidad vs. precisión
- Métricas clave de rendimiento para modelos de IA
Optimización de los 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 para modelos DeepSeek
- Control de versiones y seguimiento de modelos
- Automatización del retrainamiento y despliegue de modelos
- Pipelines CI/CD para aplicaciones de IA
Despliegue de modelos DeepSeek en entornos de nube y locales (on-premise)
- Elección de la infraestructura adecuada para el despliegue
- Despliegue con Docker y Kubernetes
- Gestión del acceso y autenticación de API
Escalado y monitoreo de despliegues de IA
- Estrategias de balanceo de carga para servicios de IA
- Monitoreo de la deriva del modelo (model drift) y la degradación del rendimiento
- Implementación de autoescalado para aplicaciones de IA
Garantía de seguridad y cumplimiento en los despliegues de IA
- Gestión de la privacidad de datos en flujos de trabajo de IA
- Cumplimiento con las regulaciones empresariales de IA
- 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
- Construcción de una hoja de ruta para el despliegue de IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en el despliegue de modelos de IA e infraestructura en la nube
- Dominio de un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, Java, C++)
- Comprensión de MLOps y optimización del rendimiento de modelos
Público objetivo
- Ingenieros de IA que optimizan y despliegan modelos DeepSeek
- Científicos de datos que trabajan en la afinación del rendimiento de IA
- Especialistas en aprendizaje automático que gestionan sistemas de IA basados en la nube
