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Temario del curso

Introducción a los LLM de código abierto

  • ¿Qué son los modelos de peso abierto y por qué son importantes?
  • Visión general de LLaMA, Mistral, Qwen y otros modelos de la comunidad
  • Casos de uso para despliegues privados, locales o seguros

Configuración del entorno y herramientas

  • Instalación y configuración de las bibliotecas Transformers, Datasets y PEFT
  • Elección del hardware adecuado para el ajuste fino
  • Carga de modelos preentrenados desde Hugging Face u otros repositorios

Preparación y preprocesamiento de datos

  • Formatos de conjuntos de datos (ajuste de instrucciones, datos de chat, solo texto)
  • Tokenización y gestión de secuencias
  • Creación de conjuntos de datos y cargadores de datos personalizados

Técnicas de ajuste fino

  • Ajuste fino completo estándar frente a métodos eficientes en parámetros
  • Aplicación de LoRA y QLoRA para un ajuste fino eficiente
  • Uso de la API Trainer para experimentación rápida

Evaluación y optimización del modelo

  • Evaluación de modelos ajustados con métricas de generación y precisión
  • Gestión del sobreajuste, la generalización y los conjuntos de validación
  • Consejos de ajuste de rendimiento y registro

Despliegue y uso privado

  • Guardado y carga de modelos para inferencia
  • Despliegue de modelos ajustados en entornos empresariales seguros
  • Estrategias de despliegue: locales frente a la nube

Estudios de caso y casos de uso

  • Ejemplos de uso empresarial de LLaMA, Mistral y Qwen
  • Manejo del ajuste fino multilingüe y específico del dominio
  • Discusión: compensaciones entre modelos abiertos y cerrados

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los modelos de lenguaje grande (LLM) y su arquitectura
  • Experiencia con Python y PyTorch
  • Familiaridad básica con el ecosistema de Hugging Face

Público objetivo

  • Profesionales de aprendizaje automático (ML)
  • Desarrolladores de IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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