Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM, por sus siglas en inglés) son modelos de redes neuronales profundas capaces de generar textos en lenguaje natural basados en una entrada o contexto proporcionado. Se entrenan con grandes cantidades de datos textuales provenientes de diversos dominios y fuentes, logrando capturar los patrones sintácticos y semánticos del lenguaje natural. Los LLM han alcanzado resultados impresionantes en diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural, como la resúmenización de texto, respuesta a preguntas, generación de texto y más.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
- Crear un LLM básico y ajustarlo finamente (fine-tuning) utilizando un conjunto de datos personalizado.
- Utilizar LLM para diferentes tareas de lenguaje natural, como resúmenes de texto, respuesta a preguntas, generación de texto y más.
- Depurar y evaluar LLM mediante herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Feraces 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, contáctenos para coordinarla.
Temario del curso
Introducción
- ¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)?
- LLM frente a modelos tradicionales de NLP
- Descripción general de las características y arquitectura de los LLM
- Desafíos y limitaciones de los LLM
Comprensión de los LLM
- El ciclo de vida de un LLM
- Cómo funcionan los LLM
- Los componentes principales de un LLM: codificador, decodificador, atención, incrustaciones (embeddings), etc.
Primeros pasos
- Configuración del entorno de desarrollo
- Instalación de un LLM como herramienta de desarrollo, por ejemplo, Google Colab, Hugging Face
Trabajo con LLM
- Exploración de las opciones de LLM disponibles
- Creación y uso de un LLM
- Ajuste fino (fine-tuning) de un LLM en un conjunto de datos personalizado
Resúmenes de texto
- Comprensión de la tarea de resúmenes de texto y sus aplicaciones
- Uso de un LLM para resúmenes extractivos y abstractivos de texto
- Evaluación de la calidad de los resúmenes generados utilizando métricas como ROUGE, BLEU, etc.
Respuesta a preguntas
- Comprensión de la tarea de respuesta a preguntas y sus aplicaciones
- Uso de un LLM para respuesta a preguntas en dominios abiertos y cerrados
- Evaluación de la precisión de las respuestas generadas utilizando métricas como F1, EM, etc.
Generación de texto
- Comprensión de la tarea de generación de texto y sus aplicaciones
- Uso de un LLM para la generación de texto condicional e incondicional
- Control del estilo, tono y contenido de los textos generados utilizando parámetros como temperatura, top-k, top-p, etc.
Integración de LLM con otros marcos de trabajo y plataformas
- Uso de LLM con PyTorch o TensorFlow
- Uso de LLM con Flask o Streamlit
- Uso de LLM con Google Cloud o AWS
Resolución de problemas
- Comprensión de los errores y errores comunes en LLM
- Uso de TensorBoard para monitorear y visualizar el proceso de entrenamiento
- Uso de PyTorch Lightning para simplificar el código de entrenamiento y mejorar el rendimiento
- Uso de Hugging Face Datasets para cargar y preprocesar los datos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo
- Experiencia con Python y PyTorch o TensorFlow
- Experiencia básica en programación
Público objetivo
- Desarrolladores
- Entusiastas del NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural)
- Científicos de datos
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- Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector sanitario con LangGraph, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la capacidad de auditoría.
- Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas para garantizar fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Desplegar, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con casos de estudio del mundo real.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditoría y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en el procesamiento.
- Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana (human-in-the-loop) y rutas de decisión trazables.
- Desplegar, supervisar y mantener servicios de LangGraph en producción con capacidades de observabilidad y control de costos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Construcción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes de LLM
14 HorasLangGraph es un marco para componer flujos de trabajo de LLM estructurados como grafos, que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Esta capacitación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y equipos de producto con un nivel intermedio que desean combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes de LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes de LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos alternativos para garantizar una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en bucles de agentes.
- Evaluar, supervisar y endurecer el comportamiento de los agentes para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de pruebas.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios e revisiones entre pares.
Opciones de personalización del curso
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LangGraph para la Automatización del Marketing
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Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de marketing intermedios, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de email dinámicas y ramificadas, así como tuberías de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y email con estructura de grafo y lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multi-escalón.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Prácticas hands-on implementando flujos de trabajo de email y tuberías de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.
Le Chat Enterprise: ChatOps privado, integraciones y controles de administración
14 HorasLe Chat Enterprise es una solución privada de ChatOps que ofrece capacidades de IA conversacional seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para control basado en roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO), conectores e integraciones con aplicaciones empresariales.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto intermedios, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad/cumplimiento que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar controles de RBAC, SSO y cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y repositorios de datos.
- Diseñar e implementar libros de juego (playbooks) de gobernanza y administración 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
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Arquitecturas de LLM Rentables: Mistral a Gran Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costos)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grande de alto rendimiento, optimizada para su implementación eficiente en producción a gran escala.
Este entrenamiento en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido 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 y el costo mínimo.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de batching, cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción para cargas de trabajo empresariales.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas actividades prácticas y ejercicios.
- 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.
Productizar asistentes conversacionales con conectores e integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo corporativos y orientados al cliente.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando los conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario (UX) para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso reales.
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.
Implementaciones empresariales con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para implementaciones a nivel de producción en entornos empresariales.
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.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando API e opciones de autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento y los costos de inferencia.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
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
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y lista para entornos empresariales que ofrece características para el despliegue seguro, conforme a la normativa y responsable de la inteligencia artificial.
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.
Aplicaciones multimodales con modelos Mistral (Visión, OCR y comprensión de documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de IA de código abierto que ahora se extienden a flujos de trabajo multimodales, compatibles tanto con tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales y de investigación.
Esta formación en vivo impartida por instructores (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, incluidas canalizaciones de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con canalizaciones de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresariales.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda y asistencia UI basadas en visión y texto.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de programación.
- Implementación en laboratorio en vivo de canalizaciones multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
