Curso de Modelos de ajuste fino y Large Language Models (LLMs)
El ajuste de modelos y LLM es un proceso clave para adaptar los modelos de aprendizaje automático previamente entrenados a tareas y conjuntos de datos específicos. Este curso explora las técnicas, herramientas y mejores prácticas para el ajuste, centrándose en implementaciones prácticas y estrategias de optimización para lograr un alto rendimiento.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean personalizar modelos previamente entrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
- Prepare conjuntos de datos para ajustar los modelos previamente entrenados.
- Ajuste los modelos de lenguaje grandes (LLM) para las tareas de NLP.
- Optimice el rendimiento del modelo y aborde los desafíos comunes.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Programa del Curso
Introducción al ajuste fino
- ¿Qué es el ajuste fino?
- Casos de uso y beneficios del ajuste fino
- Descripción general de los modelos preentrenados y el aprendizaje por transferencia
Preparación para la puesta a punto
- Recopilación y limpieza de conjuntos de datos
- Descripción de los requisitos de datos específicos de la tarea
- Análisis exploratorio de datos y preprocesamiento
Técnicas de ajuste fino
- Transferencia de aprendizaje y extracción de características
- Transformadores de ajuste fino con Hugging Face
- Ajuste fino para tareas supervisadas frente a tareas no supervisadas
Ajuste fino Large Language Models (LLMs)
- Adaptación de LLM para tareas de PNL (por ejemplo, clasificación de textos, resúmenes)
- Entrenamiento de LLM con conjuntos de datos personalizados
- Control del comportamiento de LLM con ingeniería de avisos
Optimización y Evaluación
- Ajuste de hiperparámetros
- Evaluación del rendimiento del modelo
- Abordar el sobreajuste y el subajuste
Ampliación de los esfuerzos de ajuste
- Ajuste fino en sistemas distribuidos
- Aprovechar las soluciones basadas en la nube para la escalabilidad
- Casos prácticos: Proyectos de puesta a punto a gran escala
Mejores prácticas y desafíos
- Prácticas recomendadas para ajustar el éxito
- Desafíos comunes y solución de problemas
- Consideraciones éticas en el ajuste de modelos de IA
Temas avanzados (opcional)
- Ajuste fino de modelos multimodales
- Aprendizaje de tiro cero y tiro bajo
- Explorando las técnicas de LoRA (Adaptación de Rango Bajo)
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático
- Experiencia con Python programación
- Familiaridad con los modelos previamente entrenados y sus aplicaciones
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores de IA
14 Horas
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- Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
- Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
- Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
- Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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- Comprender el papel de la IA en la creación de contenidos.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender las capacidades y casos de uso de Claude AI.
- Configurar e interactuar con Claude AI de manera efectiva.
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LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting and Chaining
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This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
- Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
- Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
- Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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Building Dynamic Workflows with LangGraph and LLM Agents
14 HorasLangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
- Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
- Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
- Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based design exercises and peer reviews.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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LangGraph for Marketing Automation
14 HorasLangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
- Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
- Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
- Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.
Format of the Course
- Interactive lectures and group discussions.
- Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
- Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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Introducción a Ollama: Ejecución de Modelos de IA Locales
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos y capacidades de Ollama.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos locales de IA.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación local de IA en diversos sectores.
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