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Temario del curso

Introducción a Mistral Medium 3

  • Arquitectura del modelo y capacidades.
  • Comparación con otros modelos de Mistral.
  • Aplicaciones empresariales clave.

Estrategias de despliegue

  • Despliegue basado en API.
  • Autoalojamiento con Docker y Kubernetes.
  • Consideraciones sobre infraestructura híbrida y multi-nube.

Optimización del rendimiento

  • Técnicas de agrupación (batching) y paralelización.
  • Cuantización y aceleración de modelos.
  • Compromisos entre costo y rendimiento.

Aplicaciones multimodales

  • Integración de procesamiento de texto e imágenes.
  • OCR e inteligencia documental.
  • Flujos de trabajo empresariales entre modalidades.

Seguridad y cumplimiento

  • Consideraciones sobre residencia de datos y privacidad.
  • Control de acceso basado en roles y permisos.
  • Auditoría y gobernanza.

Monitoreo y observabilidad

  • Rastreo del rendimiento y detección de deriva (drift).
  • Pipelines de registro y métricas.
  • Detección de alertas y resolución de problemas.

Escalabilidad para entornos empresariales

  • Patrones de escalado horizontal y vertical.
  • Balanceo de carga y redundancia.
  • Estrategias de recuperación ante desastres.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Dominio de Python o lenguajes de programación similares.
  • Experiencia en el despliegue de modelos de aprendizaje automático.
  • Conocimiento de entornos en la nube o basados en contenedores.

Público objetivo

  • Ingenieros de IA/ML.
  • Arquitectos de plataformas.
  • Equipos de MLOps.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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