Ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLMs) de código abierto (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
El ajuste fino de LLMs de código abierto es una práctica recomendada emergente para organizaciones que buscan personalizar capacidades de IA en entornos seguros, eficientes en costos y privados.
Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ML y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean ajustar e implementar modelos con pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales o internas específicas.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLMs de código abierto.
- Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
- Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
- Evaluar, guardar e implementar modelos ajustados en entornos seguros.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Muchas 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.
Temario del curso
Introducción a los LLMs de código abierto
- Qué son los modelos con pesos abiertos y por qué son importantes.
- Visión general de LLaMA, Mistral, Qwen y otros modelos de la comunidad.
- Casos de uso para despliegues privados, on-premise o seguros.
Configuración del entorno y herramientas
- Instalación y configuración de las bibliotecas Transformers, Datasets y PEFT.
- Selección del hardware adecuado para el ajuste fino.
- Carga de modelos preentrenados desde Hugging Face u otros repositorios.
Preparación y preprocesamiento de datos
- Formatos de conjuntos de datos (ajuste por instrucciones, datos de chat, solo texto).
- Tokenización y gestión de secuencias.
- Creación de conjuntos de datos personalizados y cargadores de datos (data loaders).
Técnicas de ajuste fino
- Ajuste fino completo estándar frente a métodos eficientes en parámetros.
- Aplicación de LoRA y QLoRA para un ajuste eficiente.
- Uso de la API Trainer para experimentación rápida.
Evaluación y optimización del modelo
- Evaluación de modelos ajustados mediante métricas de generación y precisión.
- Gestión del sobreajuste, generalización y conjuntos de validación.
- Consejos de sintonización de rendimiento y registro (logging).
Despliegue y uso privado
- Guardado y carga de modelos para inferencia.
- Implementación de modelos ajustados en entornos empresariales seguros.
- Estrategias de despliegue on-premise frente a la nube.
Casos de estudio y aplicaciones
- Ejemplos de uso empresarial de LLaMA, Mistral y Qwen.
- Gestión del ajuste fino multilingüe y específico por dominio.
- Debate: Compensaciones entre modelos abiertos y cerrados.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y su arquitectura.
- Experiencia con Python y PyTorch.
- Familiaridad básica con el ecosistema de Hugging Face.
Público objetivo
- Profesionales de ML.
- Desarrolladores de 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.
- 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
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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.
- 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.
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- 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
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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
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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.
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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.
