Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
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