CUÁNDO: 22.04.2026
HORA: 07:00 p. m.
LLMs en Local: Soberanía de datos y ahorro de costos
para AI Engineers
🚀 ¿Es posible desplegar LLMs potentes de forma local y ahorrar miles de dólares en APIs? 🔐💸 La soberanía de datos y el control de costos son los mayores desafíos para un AI Engineer en la actualidad. En este Workshop Online, pasaremos de la dependencia de la nube a la autonomía técnica total para tus proyectos. Acompaña a Kevin Inofuente (Pesquisador de Algoritmos Generativos en la Universidad de Campiñas, Brasil) y descubre cómo gestionar modelos de lenguaje sin comprometer la privacidad de la información ni tu presupuesto. 🎯 Lo que aprenderás: ✅ Estrategias de despliegue y ejecución de LLMs en entornos locales. ✅ Cómo garantizar la soberanía de datos en proyectos de IA empresarial. ✅ Optimización de recursos y ahorro masivo de costos operativos. 🗓️ MIÉRCOLES 22 DE ABRIL ⏰ Horarios: 🇵🇪🇨🇴 7 PM | 🇲🇽 6 PM | 🇨🇱 8 PM ¡No te quedes fuera de este entrenamiento en vivo! 👇 Regístrate gratis en este link Regístrate a continuación para asegurar tu lugar.
EL WEBINAR COMIENZA EN:
¿Qué aprenderás en la sesión?
Acompáñanos en esta masterclass intensiva donde desglosaremos los conceptos clave, herramientas y estrategias necesarias para dominar el tema paso a paso.
Temario Principal:
- Estrategias de despliegue y ejecución de LLMs en entornos locales
- Cómo garantizar la soberanía de datos en proyectos de IA empresarial
- Optimización de recursos y ahorro masivo de costos operativos
from airflow import DAG
from airflow.operators import PythonOperator
# Define the default arguments
default_args = {
'owner': 'data_team',
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}
# Instantiate the DAG object
with DAG('etl_pipeline', default_args=default_args) as dag:
extract_task = PythonOperator(
task_id='extract_data',
python_callable=extract_fn
)
Build Status
Pipeline Deployed Successfully
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