Ajuste fino de modelos y Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
El ajuste fino de modelos y LLM es un proceso clave para adaptar modelos de aprendizaje automático preentrenados a tareas y conjuntos de datos específicos. Este curso explora las técnicas, herramientas y mejores prácticas para el ajuste fino, centrándose en implementaciones prácticas y estrategias de optimización para lograr un alto rendimiento.
Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
- Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino de modelos preentrenados.
- Ajustar finamente grandes modelos de lenguaje (LLM) para tareas de PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural).
- Optimizar el rendimiento del modelo y abordar desafíos comunes.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numéricos 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.
Temario del curso
Introducción al ajuste fino
- ¿Qué es el ajuste fino?
- Casos de uso y beneficios del ajuste fino
- Visión general de los modelos preentrenados y el aprendizaje por transferencia
Preparación para el ajuste fino
- Recopilación y limpieza de conjuntos de datos
- Comprensión de los requisitos de datos específicos de la tarea
- Análisis exploratorio de datos y preprocesamiento
Técnicas de ajuste fino
- Aprendizaje por transferencia y extracción de características
- Ajuste fino de transformadores con Hugging Face
- Ajuste fino para tareas supervisadas frente a no supervisadas
Ajuste fino de grandes modelos de lenguaje (LLM)
- Adaptación de LLM para tareas de PLN (por ejemplo, clasificación de texto, resumen)
- Entrenamiento de LLM con conjuntos de datos personalizados
- Control del comportamiento de LLM mediante ingeniería de prompts
Optimización y evaluación
- Ajuste de hiperparámetros
- Evaluación del rendimiento del modelo
- Abordar el sobreajuste (overfitting) y el subajuste (underfitting)
Escalar los esfuerzos de ajuste fino
- Ajuste fino en sistemas distribuidos
- Aprovechar soluciones basadas en la nube para la escalabilidad
- Casos de estudio: proyectos de ajuste fino a gran escala
Mejores prácticas y desafíos
- Mejores prácticas para el éxito del ajuste fino
- Desafíos comunes y solución de problemas
- Consideraciones éticas en el ajuste fino de modelos de IA
Tópicos avanzados (opcional)
- Ajuste fino de modelos multimodales
- Aprendizaje zero-shot y few-shot
- Exploración de técnicas LoRA (Low-Rank Adaptation)
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los fundamentos del aprendizaje automático
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con modelos preentrenados y sus aplicaciones
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores en IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
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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.
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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.
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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.
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- 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.
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Opciones de personalización del curso
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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.
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- 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.
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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.
