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Programa del Curso
Introducción al Modelo Fine-Tuning en Ollama
- Entendimiento de la necesidad de afinar modelos de IA
- Principales beneficios de la personalización para aplicaciones específicas
- Resumen de las capacidades de Ollama para el ajuste fino
Configuración del Entorno Fine-Tuning
- Configuración de Ollama para la personalización de modelos de IA
- Instalación de los marcos necesarios (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Optimización de hardware con aceleración por GPU
Preparando Conjuntos de Datos para Fine-Tuning
- Colección, limpieza y preprocesamiento de datos
- Técnicas de etiquetado y anotación
- Prácticas recomendadas para la división del conjunto de datos (entrenamiento, validación, prueba)
Modelos AI Fine-Tuning en Ollama
- Elegir los modelos pre-entrenados adecuados para la personalización
- Afinamiento de hiperparámetros y estrategias de optimización
- Flujos de trabajo de ajuste fino para generación de texto, clasificación y más
Evaluando y Optimizando el Rendimiento del Modelo
- Métricas para evaluar la precisión y robustez del modelo
- Abordar problemas de sesgo y sobreajuste
- Comparación de rendimiento y iteración
Implementando Modelos AI Personalizados
- Exportación e integración de modelos afinados
- Escalado de modelos para entornos de producción
- Garantizar cumplimiento y seguridad en la implementación
Técnicas Avanzadas para la Personalización del Modelo
- Uso del aprendizaje por refuerzo para mejorar modelos de IA
- Aplicación de técnicas de adaptación al dominio
- Exploración de compresión de modelo para eficiencia
Tendencias Futuras en la Personalización del Modelo de IA
- Innovaciones emergentes en metodologías de ajuste fino
- Avances en el entrenamiento de modelos de IA con recursos limitados
- Impacto de las AI de código abierto en la adopción empresarial
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Entendimiento sólido de aprendizaje profundo y LLMs (Modelos de Lenguaje Grande)
- Experiencia con el Python programación y marcos de IA
- Familiaridad con la preparación de conjuntos de datos y entrenamiento del modelo
Público objetivo
- Investigadores en IA explorando el ajuste fino de modelos
- Científicos de datos optimizando modelos de IA para tareas específicas
- Desarrolladores de LLMs construyendo modelos de lenguaje personalizados
14 Horas
