Ajuste fino eficiente con Adaptación de Bajo Rango (LoRA)

Vertex AI proporciona herramientas avanzadas para el ajuste fino de modelos grandes y la gestión de indicaciones, permitiendo a desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión del modelo, agilizar los flujos de trabajo iterativos y garantizar un riguroso análisis mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta formación presencial en vivo (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa utilizando el ajuste fino supervisado, el control de versiones de indicaciones y los servicios de análisis en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a los modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo de gestión de indicaciones, incluyendo el control de versiones y las pruebas.
• Utilizar bibliotecas de análisis para realizar comparaciones de rendimiento y optimizar la capacidad de la inteligencia artificial.
• Desplegar y monitorear los modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Laboratorios prácticos con herramientas de ajuste fino y gestión de indicaciones de Vertex AI.
• Estudios de caso sobre la optimización de modelos empresariales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales avanzados de machine learning que deseen dominar técnicas de vanguardia de aprendizaje por transferencia y aplicarlas a problemas complejos del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos y metodologías avanzadas del aprendizaje por transferencia.
• Implementar técnicas de adaptación específica del dominio para modelos preentrenados.
• Aplicar el aprendizaje continuo para gestionar tareas y conjuntos de datos en evolución.
• Dominar el ajuste fino multitarea para mejorar el rendimiento del modelo en diversas tareas.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de mantenimiento de IA de nivel avanzado y profesionales de MLOps que deseen implementar tuberías de aprendizaje continuo robustas y estrategias de actualización efectivas para modelos implementados y ajustados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de aprendizaje continuo para modelos implementados.
• Mitigar el olvido catastrófico mediante una formación adecuada y la gestión de la memoria.
• Automatizar la monitorización y los activadores de actualización basados en la deriva del modelo o cambios en los datos.
• Integrar estrategias de actualización de modelos en las tuberías CI/CD y MLOps existentes.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen desplegar modelos ajustados de manera fiable y eficiente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los desafíos asociados al despliegue de modelos ajustados en entornos de producción.
• Contenerizar y desplegar modelos utilizando herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implementar mecanismos de supervisión y registro de eventos para los modelos desplegados.
• Optimizar los modelos en términos de latencia y escalabilidad en escenarios del mundo real.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para personalizar modelos de IA para tareas financieras críticas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para aplicaciones financieras.
• Aprovechar los modelos preentrenados para tareas específicas del dominio en finanzas.
• Aplicar técnicas para la detección de fraudes, evaluación de riesgos y generación de asesoramiento financiero.
• Asegurar el cumplimiento de las regulaciones financieras como GDPR y SOX.
• Implementar prácticas de seguridad de datos y IA ética en aplicaciones financieras.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino de modelos preentrenados.
• Realizar el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLMs) para tareas de PLN.
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar los desafíos comunes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar el ajuste fino de modelos multimodales para soluciones innovadoras de IA.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
• Preparar y preprocesar conjuntos de datos multimodales de manera efectiva.
• Ajustar finamente modelos multimodales para tareas específicas.
• Optimizar los modelos para aplicaciones y rendimiento en el mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen mejorar sus proyectos de PLN mediante el ajuste fino efectivo de modelos lingüísticos preentrenados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para tareas de PLN.
• Realizar el ajuste fino de modelos preentrenados, como GPT, BERT y T5, para aplicaciones específicas de PLN.
• Optimizar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
• Evaluar e implementar modelos ajustados en escenarios del mundo real.

Esta capacitación en vivo y dirigida por instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel avanzado en el sector financiero que desean ajustar modelos para aplicaciones como la puntuación de crédito, la detección de fraudes y la modelización de riesgos utilizando datos financieros específicos del dominio.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de IA en conjuntos de datos financieros para mejorar la predicción de fraudes y riesgos.
• Aplicar técnicas como el aprendizaje por transferencia, LoRA y la regularización para aumentar la eficiencia del modelo.
• Integrar consideraciones de cumplimiento financiero en el flujo de trabajo de modelización de IA.
• Desplegar modelos ajustados para su uso en producción en plataformas de servicios financieros.

Esta formación en vivo con instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean realizar ajustes finos en modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados en pacientes, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Realizar ajustes finos en modelos de IA con conjuntos de datos de salud, incluyendo EMR, imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar transferencia de aprendizaje, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención sanitaria.

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores en Costa Rica (en línea o en las instalaciones) está dirigida a investigadores avanzados de IA, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que desean realizar ajustes finos en modelos de lenguaje grande de DeepSeek para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias, dominios o necesidades empresariales específicas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los modelos DeepSeek, incluidos DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y preprocesar los datos para el ajuste fino.
• Realizar ajustes finos en el modelo de lenguaje grande DeepSeek para aplicaciones específicas de un dominio.
• Optimizar e implementar de manera eficiente los modelos con ajuste fino.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros avanzados de IA de defensa y desarrolladores de tecnología militar que deseen realizar un ajuste fino de modelos de aprendizaje profundo para su uso en vehículos autónomos, drones y sistemas de vigilancia, cumpliendo con estrictos estándares de seguridad y fiabilidad.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Realizar un ajuste fino de modelos de visión por computadora y fusión de sensores para tareas de vigilancia y objetivos.
• Adaptar sistemas autónomos de IA a entornos cambiantes y perfiles de misión.
• Implementar mecanismos robustos de validación y fallo seguro en las canalizaciones de modelos.
• Garantizar el cumplimiento con las normativas de cumplimiento, seguridad y protección específicas de la defensa.

Esta formación en vivo con instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de tecnología jurídica y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean realizar un ajuste fino de modelos de lenguaje para tareas como el análisis de contratos, la extracción de cláusulas y la investigación legal automatizada en entornos de servicios jurídicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Preparar y limpiar documentos legales para el ajuste fino de modelos de PLN.
• Aplicar estrategias de ajuste fino para mejorar la precisión de los modelos en tareas legales.
• Desplegar modelos que asistan en la revisión, clasificación e investigación de contratos.
• Garantizar el cumplimiento, la capacidad de auditoría y la trazabilidad de los resultados de la IA en contextos legales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y científicos de datos que desean aprender a utilizar QLoRA para ajustar finamente grandes modelos de manera eficiente para tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLM.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes para aplicaciones específicas de un dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino con recursos computacionales limitados mediante la cuantificación.
• Desplegar y evaluar modelos ajustados finamente en aplicaciones del mundo real de manera eficiente.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores de IA embebida y especialistas en computación de borde de nivel intermedio que desean ajustar y optimizar modelos de IA ligeros para su implementación en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Seleccionar y adaptar modelos preentrenados adecuados para su implementación en dispositivos de borde.
• Aplicar técnicas de cuantización, poda y otras técnicas de compresión para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Realizar ajuste fino de modelos utilizando aprendizaje por transferencia para obtener un rendimiento específico para la tarea.
• Implementar modelos optimizados en plataformas de hardware de borde reales.