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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 implementación
- Implementación basada en API
- Alojamiento propio con Docker y Kubernetes
- Consideraciones sobre entornos híbridos y multinube
Optimización del rendimiento
- Técnicas de agrupación (batching) y paralelización
- Cuantización y aceleración de modelos
- Compensaciones entre costo y rendimiento
Aplicaciones multimodales
- Integración de procesamiento de texto e imagen
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) e inteligencia documental
- Flujos de trabajo empresariales transmodales
Seguridad y cumplimiento
- Consideraciones sobre residencia de datos y privacidad
- Acceso basado en roles y permisos
- Auditoría y gobernanza
Monitoreo y observabilidad
- Rastreo del rendimiento y la deriva de datos
- Pipeline de registros y métricas
- Alertas y solución de problemas
Escalar para entornos empresariales
- Patrones de escalado horizontal y vertical
- Balanceo de carga y redundancia
- Estrategias de recuperación ante desastres
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Habilidad en Python o lenguaje de programación similar
- Experiencia con la implementación de modelos de aprendizaje automático
- Comprensión de entornos en la nube o contenedores
Público objetivo
- Ingenieros de IA/ML
- Arquitectos de plataforma
- Equipos de MLOps
14 Horas