Implementación de Tencent Hunyuan en Producción: Inferencia de Baja Latencia y Optimización de Costos
Implementación de Tencent Hunyuan en Producción: Inferencia de Baja Latencia y Optimización de Costos es un curso práctico sobre el despliegue confiable de modelos de Tencent Hunyuan a gran escala.
Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que desean utilizar Tencent Hunyuan para desplegar modelos grandes y de Mezcla de Expertos (MoE) con menor latencia, mejor utilización de la GPU y costos operativos controlados.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- explicar los principales desafíos de producción al servir modelos de Tencent Hunyuan.
- aplicar técnicas prácticas de optimización de inferencia, como TensorRT, ajuste del KV-cache, cuantización y agrupación de solicitudes (batching).
- diseñar un enfoque escalable para el despliegue que inclina autoescalado, monitoreo y planificación de capacidad.
- mejorar la compensación entre latencia y costos para cargas de trabajo reales en producción.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Bastantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Fundamentos de Tencent Hunyuan para Producción
- Descripción general de los escenarios de servicio de modelos de Tencent Hunyuan.
- Características de producción de modelos grandes y de Mezcla de Expertos (MoE).
- Bottlenecks comunes de latencia, throughput y costos.
- Definición de objetivos de nivel de servicio (SLO) para cargas de trabajo de inferencia.
Arquitectura de Implementación y Flujo de Servicio
- Componentes principales de una pila de inferencia en producción.
- Elección entre modelos de implementación en contenedores, on-premise y en la nube.
- Fundamentos de carga de modelo, enrutamiento de solicitudes y asignación de GPU.
- Diseño para confiabilidad y simplicidad operativa.
Optimización de Latencia en la Práctica
- Uso de motores de inferencia optimizados, como TensorRT, cuando sea aplicable.
- Conceptos del KV-cache y ajuste práctico del caché.
- Reducción de la sobrecarga de inicio, calentamiento (warmup) y respuesta.
- Medición del tiempo hasta el primer token y la velocidad de generación de tokens.
Throughput, Agrupación de Solicitudes y Eficiencia de la GPU
- Estrategias de agrupación continua y por lotes de solicitudes.
- Gestión de concurrencia y comportamiento de colas.
- Mejora de la utilización de la GPU sin afectar la experiencia del usuario.
- Manejo de solicitudes de contexto largo y cargas de trabajo mixtas.
Cuantización y Control de Costos
- Por qué es importante la cuantización para el servicio en producción.
- Compensaciones prácticas entre FP16, INT8 y otras opciones de precisión comunes.
- Equilibrio entre calidad del modelo, latencia y costo de infraestructura.
- Creación de una lista de comprobación simple para la optimización de costos.
Operaciones, Monitoreo y Revisión de Preparación
- Ganchos de autoescalado para servicios de inferencia.
- Monitoreo de latencia, throughput, uso del caché y salud de la GPU.
- Fundamentos de registro (logging), alertas y respuesta a incidentes.
- Revisión de una implementación de referencia y creación de un plan de mejora.
Requerimientos
- Conocimiento básico de la implementación de modelos de lenguaje grandes y flujos de trabajo de inferencia.
- Experiencia con contenedores, infraestructura en la nube o on-premise y servicios basados en API.
- Conocimiento funcional de Python o tareas de ingeniería de sistemas.
Público Objetivo
- Ingenieros de ML que implementan modelos de lenguaje grandes (LLM) en producción.
- Ingenieros de plataforma responsables de servicios de inferencia basados en GPU.
- Arquitectos de soluciones que diseñan plataformas de servicio de IA escalables.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos con estudios de caso del mundo real.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal mediante LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
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- Desplegar, monitorear y mantener servicios de LangGraph en entornos de producción con capacidades de observabilidad y control de costos.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Numerosos ejercicios y práctica constante.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Creación de Flujos de Trabajo Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un framework para componer flujos de trabajo LLM estructurados en grafos que soportan ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio y equipos de producto que desean combinar la lógica de gráficos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de atención al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar encaminamiento condicional, reintentos y alternativas para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y endurecer el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y recorridos por el código en un entorno de prueba (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de Personalización del Curso
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Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a marketers de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de email dinámicas con ramificaciones y canales de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y email estructurados en grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a lo largo de campañas multi-etapa.
- Evaluar, monitorizar y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates grupales.
- Talleres prácticos para implementar flujos de trabajo de email y canales 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 podrán:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por el cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar manuales de procedimientos de administración y gobernanza para ChatOps.
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
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Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de infraestructura avanzados, arquitectos de nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr el máximo rendimiento con el mínimo costo.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar patrones de implementación escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar técnicas de agrupamiento (batching), cuantización y estrategias eficientes de servicio.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción, adecuadas para cargas de trabajo empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Abundancia de ejercicios y práctica.
- 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.
Productización 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 y desarrolladores full-stack, así como a ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio, que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de UX para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de producto para casos de uso reales.
Formato del curso
- Clase 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, póngase en contacto con nosotros para organizarla.
Implementaciones empresariales con Mistral Medium 3
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Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA/ML y arquitectos de plataforma de nivel intermedio a avanzado, así como a equipos de MLOps que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando opciones basadas en API y autoalojadas.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y los costos asociados.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clases magistrales interactivas y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- 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.
Mistral para una IA responsable: Privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y lista para entornos empresariales que ofrece características para el despliegue seguro, conforme y responsable de la IA.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a líderes de cumplimiento intermedios, arquitectos de seguridad y partes interesadas legales y operativas que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral aprovechando los mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al finalizar esta formación, 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 regulatorios.
- Configurar controles empresariales como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y despliegues para alinearse con el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Estudios de caso y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de personalización del curso
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14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de IA de código abierto que ahora se extienden hacia flujos de trabajo multimodales, admitiendo tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales e investigativas.
Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que desean construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar los modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión documental para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda visual-textual y interfaces de usuario asistivas.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
