Implementación de Tencent Hunyuan en Producción: Inferencia de Baja Latencia y Optimización de Costos
Implementación de Tencent Hunyuan en Producción: Inferencia de Baja Latencia y Optimización de Costos es un curso práctico sobre la implementación confiable de modelos Tencent Hunyuan a gran escala.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que deseen utilizar Tencent Hunyuan para implementar modelos grandes y MoE con menor latencia, mejor utilización de GPU y costos operativos controlados.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- explicar los principales desafíos de producción al implementar modelos Tencent Hunyuan.
- aplicar técnicas prácticas de optimización de inferencia como TensorRT, ajuste del KV-cache, cuantización y batching (agrupamiento).
- diseñar un enfoque de implementación escalable con autoescalado, monitoreo y planificación de capacidad.
- mejorar el equilibrio entre latencia y costos para cargas de trabajo reales en producción.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Mucha práctica y ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Temario del curso
Fundamentos de Tencent Hunyuan en Producción
- Descripción general de los escenarios de implementación de modelos Tencent Hunyuan
- Características de producción de modelos grandes y MoE
- Cuellos de botela comunes en latencia, throughput y costos
- Definición de objetivos de nivel de servicio (SLO) para cargas de trabajo de inferencia
Arquitectura de Implementación y Flujo de Servicio
- Componentes centrales del stack de inferencia en producción
- Elección entre modelos de implementación con contenedores, on-premise o en la nube
- Conceptos básicos de carga de modelos, enrutamiento de solicitudes y asignación de GPU
- Diseño para confiabilidad y simplicidad operativa
Optimización de Latencia en la Práctica
- Uso de motores de inferencia optimizados como TensorRT cuando corresponda
- Conceptos de KV-cache y ajuste práctico del caché
- Reducción de sobrecargas en inicio, calentamiento (warmup) y respuesta
- Medición del tiempo hasta el primer token y la velocidad de generación de tokens
Throughput, Agrupamiento (Batching) y Eficiencia de GPU
- Estrategias de agrupamiento continuo y agrupamiento de solicitudes
- Gestión de concurrencia y comportamiento de colas
- Mejora del uso de GPU sin perjudicar la experiencia del usuario
- Manejo de solicitudes con contexto largo y cargas de trabajo mixtas
Cuantización y Control de Costos
- Por qué es importante la cuantización para el servicio en producción
- Compensaciones prácticas entre FP16, INT8 y otras opciones de precisión comunes
- Equilibrio entre calidad del modelo, latencia y costo de infraestructura
- Construcción de una lista de verificación simple para optimización de costos
Operaciones, Monitoreo y Revisión de Preparación
- Disparadores (triggers) de autoescalado para servicios de inferencia
- Monitoreo de latencia, throughput, uso de caché y estado de la GPU
- Conceptos básicos de registro de eventos (logging), alertas y respuesta a incidentes
- Revisión de una implementación de referencia y creación de un plan de mejora
Requerimientos
- Comprensión básica de los flujos de trabajo de implementación e inferencia de modelos de lenguaje grande (LLM)
- Experiencia con contenedores, infraestructura en la nube o on-premise y servicios basados en API
- Conocimiento práctico de Python o tareas de ingeniería de sistemas
Audiencia Objetivo
- Ingenieros de ML que implementan LLMs en producción
- Ingenieros de plataforma responsables de servicios de inferencia basados en GPU
- Arquitectos de soluciones diseñando plataformas escalables de servicio de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
- Asegurar la confiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
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Formato del Curso
- Clases magistrales interactivas y discusión.
- Bastantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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- Implementar las mejores prácticas para el despliegue seguro y eficiente de agentes.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Formato del curso
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Formato del curso
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- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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Formato del Curso
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Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctanos para coordinarlo.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector salud, priorizando el cumplimiento normativo y la auditoría.
- Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar mejores prácticas para garantizar fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Desplegar, monitorear y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción del sector salud.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con estudios de caso reales.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal en LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado del grafo y en el procesamiento.
- Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción con capacidades de observabilidad y control de costos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos 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 coordinar.
Construcción de Flujos Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un framework para compilar flujos de trabajo LLM estructurados en grafos que soportan ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Este entrenamiento en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que desean combinar la lógica de grafo de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de atención al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar este entrenamiento, 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 (retrieval), APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y asegurar la fiabilidad y seguridad del comportamiento de los agentes.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno sandbox.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, contáctenos para coordinar.
LangGraph para automatización de marketing
14 HorasLangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multifase con LLM y herramientas, ideales para automatizar y personalizar pipelines de contenido.
Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del marketing intermedios, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas con ramificaciones y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correos electrónicos con estructura de grafo y lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para lograr personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multifase.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Prácticas hands-on implementando flujos de trabajo de correos electrónicos y pipelines 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, por favor contáctanos para coordinarlo.
Le Chat Enterprise: ChatOps privado, integraciones y controles de administración
14 HorasLe Chat Enterprise es una solución de ChatOps privada que ofrece capacidades de inteligencia artificial conversacional seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para RBAC, SSO, conectores e integraciones con aplicaciones empresariales.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto de nivel intermedio, líderes de TI, ingenieros de solución y equipos de seguridad/cumplimiento que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar manuales de operación y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Clase interactiva con discusión.
- Abundancia 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, contáctanos para coordinarlo.
Arquitecturas de LLMs Rentables: Mistral a Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costos)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grandes de alto rendimiento, optimizados para su implementación a escala en entornos de producción con un enfoque en la rentabilidad.
Esta formación presencial en vivo (en línea o in situ), impartida por instructores, está dirigida a ingenieros de infraestructura de nivel avanzado, arquitectos de nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para maximizar el rendimiento y minimizar los costos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar patrones de implementación escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar técnicas de agrupación (batching), cuantización y estrategias de servicio eficientes.
- 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 sesiones de discusión.
- Muchas ejercicios prácticos.
- Implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Comercialización de asistentes conversacionales con conectores e integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) 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 los conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y 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 reales.
Formato del curso
- Lección 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, contáctenos para coordinarlo.
Despliegues empresariales con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para despliegues en producción dentro de entornos corporativos.
Esta capacitación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataformas y equipos de MLOps que deseen desplegar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Desplegar Mistral Medium 3 utilizando opciones a través de API o mediante 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
- Clase 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 contáctanos para coordinar los detalles.
Mistral para una IA responsable: Privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta y apta para entornos empresariales que ofrece características para el despliegue seguro, conforme a normativas y responsable de la IA.
Esta capacitación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a líderes de cumplimiento intermedios, arquitectos de seguridad y responsables legales y operativos que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral mediante el aprovechamiento de mecanismos de privacidad, residencia de datos y controles empresariales.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos reglamentarios.
- Configurar controles de grado empresarial, como RBAC (control de acceso basado en roles), SSO (inicio de sesión único) y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para alinear el cumplimiento.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales para IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarla.
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, apoyando tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales y de investigación.
Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y ajustar modelos 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 texto-imagen e interfaces de usuario asistenciales.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios de programación prácticos.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
