LlamaIndex: Mejora de la IA Contextual
LlamaIndex es un marco de datos de código abierto diseñado para aplicaciones que utilizan Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y se benefician de la aumento contextual. Es particularmente útil para sistemas conocidos como Generación Aumentada por Recuperación (RAG).
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA de nivel intermedio, profesionales del aprendizaje automático y científicos de datos que desean utilizar LlamaIndex para mejorar las capacidades de los modelos de IA, haciéndolos más precisos y confiables para diversas aplicaciones.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los principios y componentes de LlamaIndex.
- Ingerir y estructurar datos para su uso con LLMs.
- Implementar el aumento contextual para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.
- Integrar LlamaIndex en sistemas y flujos de trabajo de IA existentes.
Formato del curso
- Conferencia interactiva 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 organizarlo.
Temario del curso
Introducción a LlamaIndex y Aumento Contextual
- Descripción general de LlamaIndex
- El papel del aumento contextual en la IA
- Beneficios de utilizar LlamaIndex con LLMs
Configuración de LlamaIndex
- Instalación y configuración
- Comprensión de la arquitectura y componentes
- Conectores de datos e ingesta
Indexación y Acceso a Datos
- Creación de índices de datos para un acceso eficiente
- Motores de consulta y acceso mediante lenguaje natural
- Mejores prácticas para la estructuración de datos
Integración de LlamaIndex con LLMs
- Mejora de los LLMs con datos contextualmente relevantes
- Ejercicios prácticos: Aumento de chatbots y generadores de texto
- Solución de problemas y optimización
Escenarios de Aplicación y Estudios de Caso
- Casos de uso en diversas industrias
- Revisión de implementaciones exitosas
- Construcción de una solución de IA con aumento contextual
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Familiaridad con Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
- Experiencia con programación y manejo de datos
Público objetivo
- Investigadores de IA
- Profesionales del aprendizaje automático
- Científicos de datos
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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Formato del curso
- Clases interactivas y discusión grupal.
- Muchas actividades prácticas y ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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Formato del Curso
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- Ejercicios prácticos sobre autoalojamiento y ajuste fino.
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Opciones de Personalización del Curso
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Formato del curso
- Conferencia 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA/ML, arquitectos de plataforma y equipos de MLOps de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
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- Implementar Mistral Medium 3 utilizando API e opciones de autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento y los costos de inferencia.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Amplia cantidad de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Mistral para una IA responsable: privacidad, residencia de datos y controles empresariales
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Esta formación en directo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a responsables de cumplimiento normativo intermedios, arquitectos de seguridad y partes interesadas jurídicas y operativas que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral aprovechando mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- 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 de nivel empresarial, como RBAC (control de acceso basado en roles), SSO (inicio de sesión único) y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue alineados con el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Casos prácticos y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.