Curso de Fine-Tuning Models and 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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
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
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender conceptos y metodologías avanzadas en el aprendizaje por transferencia.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y su aplicación en la creación de agentes conversacionales.
- Desarrolle e implemente agentes conversacionales con LangChain.
- Integre agentes conversacionales con API y servicios externos.
- Aplicar Natural Language Processing (NLP) técnicas para mejorar el rendimiento de los agentes conversacionales.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
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- Integrar modelos de IA en flujos de trabajo empresariales seguros.
- Optimizar el rendimiento de la IA manteniendo la privacidad de los datos.
- Automatizar procesos empresariales con capacidades de IA en las instalaciones.
- Garantizar el cumplimiento de las políticas de seguridad y gobernanza empresarial.
Deploying Fine-Tuned Models in Production
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los desafíos de implementar modelos ajustados en producción.
- Incluya e implemente modelos en contenedores con herramientas como Docker y Kubernetes.
- Implemente la supervisión y el registro para los modelos implementados.
- Optimice los modelos para la latencia y la escalabilidad en escenarios del mundo real.
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14 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar, optimizar e integrar LLMs utilizando Ollama.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar e implementar LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
- Aprovechar la aceleración de GPU para mejorar la velocidad de inferencia.
- Integrar Ollama en flujos de trabajo y aplicaciones.
- Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Identifique los problemas éticos clave en el desarrollo de la IA con LangChain.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de LangChain y su papel en la mejora de la experiencia del usuario web.
- Implemente LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y receptivas.
- Integre las API en las aplicaciones web para mejorar la interactividad y la participación de los usuarios.
- Optimice la experiencia del usuario utilizando las funciones de personalización avanzadas de LangChain.
- Analice los datos de comportamiento de los usuarios para ajustar el rendimiento y la experiencia de las aplicaciones web.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar un entorno eficiente para el ajuste fino de modelos de IA en Ollama.
- Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
- Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento, la precisión y la eficiencia.
- Implementar modelos personalizados en entornos de producción.
- Evaluar las mejoras del modelo y garantizar su robustez.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel intermedio que deseen crear aplicaciones impulsadas por IA utilizando el marco LangChain.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
- Integre LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
- Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
- Solucione problemas comunes en las aplicaciones de LangChain.
Integrating LangChain with Cloud Services
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos de nivel avanzado y DevOps profesionales que deseen aprovechar las capacidades de LangChain integrándola con varios servicios en la nube.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integre LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilice API y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones con tecnología LangChain.
- Escale e implemente agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
- Implemente las mejores prácticas de supervisión y seguridad en entornos de nube.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar LangChain para mejorar sus capacidades de análisis y visualización de datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Automatice la recuperación y limpieza de datos mediante LangChain.
- Realice análisis de datos avanzados utilizando Python y LangChain.
- Cree visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas Python integradas con LangChain.
- Aproveche LangChain para generar información sobre el lenguaje natural a partir del análisis de datos.
LangChain Fundamentals
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos y la arquitectura de LangChain y adquirir las habilidades prácticas para crear aplicaciones impulsadas por IA.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Instale y configure el entorno de LangChain.
- Comprenda la arquitectura y cómo LangChain interactúa con grandes modelos de lenguaje (LLM).
- Desarrolle aplicaciones sencillas con LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que deseen instalar, configurar y utilizar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- 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 de IA local en diversas industrias.