Ponte en Contacto
 Duración 14 horas

Temario del curso

Opciones de Despliegue

  • Compromisos entre API alojada y autoalojada
  • Patrones on-premises, de borde y aislados (air-gapped)
  • Modelo único versus portafolio de modelos
  • Comparación de costo por decisión

Dimensionamiento de Hardware y Capacidad

  • Huella de memoria según la cantidad de parámetros
  • Solo CPU versus aceleración con GPU
  • Planificación de concurrencia y throughput
  • Margen para el crecimiento de la longitud de la tarea

Stacks de Servicio

  • Opciones de vLLM y SGLang
  • Ejecución con llama.cpp y GGUF
  • Ollama para desarrollo local
  • Elección basándose en la forma de la carga de trabajo de decisión

Cuantización sin Perder Calibración

  • Formatos de precisión y ahorro de memoria
  • Medición de la pérdida de calidad y calibración
  • Variantes por tensor y conscientes de la importancia
  • Pruebas de aceptación después de la cuantización

Ingeniería de Latencia

  • Latencia mediana versus latencia de cola
  • Crecimiento de la latencia con la longitud del contexto
  • Inicio en caliente (warm start) y caché de modelos
  • Loteo (batching) de múltiples preguntas de decisión

Entornos de Borde y Restringidos

  • Pequeños modelos de decisión en CPU
  • Implementación en Apple Silicon y embebida
  • Operación offline y estrategia de actualización
  • Distribución de pesos en entornos aislados (air-gapped)

Contenedorización y Escalamiento

  • Diseño de imágenes para el servicio de modelos
  • Gestión de volúmenes y caché
  • Escalamiento horizontal y enrutamiento
  • Límites de recursos y compartir GPU

Observabilidad

  • Métricas de solicitudes, latencia y errores
  • Monitoreo de la distribución de confianza
  • Seguimiento de resultados de decisión y escalaciones
  • Alertas por desviación de calibración

Versionado y Despliegue

  • Versionado de modelos y adaptadores
  • Despliegue de sombra (shadow) y canario (canary)
  • Archivos de modelo fijados (pinned) para auditoría
  • Procedimientos de reversión (rollback)

Seguridad y Multiinquilinato

  • Autenticación y limitación de tasa (rate limiting)
  • Aislamiento de inquilinos para prompts y registros
  • Aislamiento de red y control de salida (egress)
  • Registros de auditoría de decisiones

Requerimientos

  • Administración de Linux y experiencia con contenedores.
  • Conocimiento de servidores de inferencia de modelos y gestión de GPU.
  • Comprensión básica de APIs REST, balanceo de carga y monitoreo.

Público Objetivo

  • Ingenieros de MLOps y plataformas que ejecutan infraestructura de inferencia
  • Equipos de SRE que dan soporte a servicios de IA
  • Ingenieros de IA que despliegan modelos de decisión en las instalaciones
  • Arquitectos que diseñan implementaciones de IA aisladas o reguladas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas