DeepSeek: Optimización y Deploy Avanzado de Modelos

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial) en Argentina, está destinada a desarrolladores de nivel intermedio, ingenieros de datos y equipos de software que desean implementar DeepSeek Coder para el desarrollo de software asistido por IA, automatización y optimización.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar la generación y refactorización de código asistida por IA en proyectos a gran escala.
• Utilizar el depurado impulsado por IA para mejorar la confiabilidad del software.
• Integrar DeepSeek Coder en los flujos de trabajo DevOps y pipelines CI/CD.
• Usar IA para una automatización inteligente en los procesos de ingeniería de software.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores, ingenieros de software y científicos de datos de nivel intermedio que desean aprovechar las APIs de DeepSeek para construir aplicaciones impulsadas por IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las capacidades de las APIs de DeepSeek.
• Integrar las APIs de DeepSeek en aplicaciones.
• Implementar la automatización impulsada por IA y chatbots.
• Optimizar el rendimiento de las API y gestionar eficazmente las llamadas a las API.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a arquitectos avanzados de IA, desarrolladores empresariales y CTOs que desean implementar, optimizar y escalar modelos DeepSeek dentro de entornos empresariales mientras garantizan la seguridad, el cumplimiento normativo y las prácticas éticas de AI.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar modelos DeepSeek en entornos empresariales.
• Optimizar modelos de IA para rendimiento y escalabilidad.
• Garantizar la seguridad de datos y el cumplimiento normativo en aplicaciones de AI.
• Implementar prácticas éticas de AI en soluciones empresariales.

Este entrenamiento en vivo (en línea o presencial) dirigido por un instructor está destinado a profesionales no técnicos principiantes y empresarios que desean aprovechar los modelos de código abierto de DeepSeek para la creación de contenido, automatización y inteligencia de negocios.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA sin código y sus aplicaciones en el negocio.
• Utilizar modelos de DeepSeek para la generación de contenido y automatización.
• Integrar herramientas de IA en flujos de trabajo existentes utilizando plataformas como Zapier, Make y Notion.
• Analizar datos empresariales e generar insightsaccionables mediante la inteligencia artificial.
• Desarrollar estrategias impulsadas por IA para mejorar la productividad y la toma de decisiones.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinado a programadores y desarrolladores de nivel principiante e intermedio que desean aprovechar DeepSeek Coder para mejorar la eficiencia y productividad en el código.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender las capacidades y limitaciones de DeepSeek Coder.
• Generar fragmentos de código de alta calidad utilizando la asistencia de IA.
• Utilizar DeepSeek Coder para depurar y optimizar el código.
• Automatizar tareas repetitivas de programación mediante herramientas de IA.

Este curso de formación dirigido por un instructor y en vivo en Argentina (en línea o presencial) está orientado a ingenieros, científicos de datos e investigadores de nivel intermedio que deseen aprovechar DeepSeek Math para resolver ecuaciones complejas y DeepSeek Vision para el procesamiento de imágenes impulsado por IA.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Utilizar DeepSeek Math para resolver problemas asistidos por IA.
• Aplicar DeepSeek Vision para el análisis de imágenes y la detección de objetos.
• Integrar herramientas matemáticas y visuales impulsadas por IA en aplicaciones.
• Optimizar modelos de IA para precisión y eficiencia.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Argentina está destinada a investigadores avanzados de IA, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que desean ajustar finamente los modelos LLM de DeepSeek para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias específicas, dominios o necesidades empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los modelos DeepSeek, incluyendo DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y preprocesar datos para el ajuste fino.
• Ajustar finamente los LLM de DeepSeek para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar y desplegar eficientemente modelos ajustados finamente.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigido a participantes de nivel principiantes que desean comprender los conceptos básicos de AI y la arquitectura y aplicaciones de DeepSeek.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los conceptos básicos de AI y LLMs.
• Explorar la arquitectura de DeepSeek y sus casos de uso.
• Aplicar conceptos básicos de AI a escenarios del mundo real.
• Obtener información sobre consideraciones éticas en el desarrollo de AI.

Este curso dirigido por un instructor, en vivo y en Argentina (en línea o presencial), está orientado a participantes de nivel principiante que desean comprender los fundamentos de los modelos de lenguaje grandes, explorar el funcionamiento de DeepSeek LLM y sus modelos específicos, y descubrir aplicaciones prácticas en negocios y la vida diaria.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos de los modelos de lenguaje grandes (LLMs).
• Entender la arquitectura y funcionalidades de DeepSeek LLM, incluyendo DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Identificar aplicaciones prácticas de DeepSeek LLM en diversos contextos empresariales.
• Implementar proyectos básicos utilizando DeepSeek LLM para tareas cotidianas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a ingenieros que deseen implementar cargas de trabajo de Aprendizaje Automático en un servidor EC2 de AWS.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otros software necesarios en AWS.
• Usar EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar la inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
• Crear e implementar una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
• Entrenar e implementar modelos de ML de TensorFlow en múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
• Aprovechar otros servicios gestionados por AWS para extender una aplicación de ML.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Argentina está destinada a ingenieros que deseen implementar cargas de trabajo de Machine Learning en la nube de Azure.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otros software necesarios en Azure.
• Usar Azure Kubernetes Service (AKS) para simplificar la inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
• Crear e implementar una canalización de Kubernetes para automatizar y gestionar modelos de ML en producción.
• Entrenar e implementar modelos de ML de TensorFlow a través de múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
• Aprovechar otros servicios administrados de AWS para extender una aplicación de ML.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para facilitar la construcción, el entrenamiento y la implementación de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Implementar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando Kubeflow Serving.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Versiones personalizadas de este entrenamiento pueden organizarse para alinearse con la pila tecnológica y los requisitos de proyecto de su equipo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento e implementación de modelos de ML.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
• Apreciar la importancia de la trazabilidad, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
• Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
• Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
• Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.