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Programa del Curso
Introducción al Modelo Fine-Tuning en Ollama
- Entendiendo la necesidad de ajustar modelos de IA
- Principales beneficios de la personalización para aplicaciones específicas
- Descripción general 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 marcos necesarios (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Optimización del hardware con aceleración GPU
Preparación de Conjuntos de Datos para Fine-Tuning
- Recopilación, limpieza y preprocesamiento de datos
- Técnicas de etiquetado y anotación
- Mejores prácticas para la división de conjuntos de datos (entrenamiento, validación, prueba)
Modelos de IA Fine-Tuning en Ollama
- Selección de los modelos preentrenados adecuados para personalización
- Estrategias de ajuste de hiperparámetros y optimización
- Flujos de trabajo de ajuste fino para generación de texto, clasificación y más
Evaluación y Optimización del Rendimiento del Modelo
- Métricas para evaluar la precisión y robustez del modelo
- Abordar problemas de sesgo y sobreajuste
- Evaluación comparativa de rendimiento e iteración
Implementación de Modelos de IA Personalizados
- Exportación e integración de modelos ajustados
- Escalado de modelos para entornos de producción
- Garantía de cumplimiento y seguridad en la implementación
Técnicas Avanzadas para la Personalización de Modelos
- Uso del aprendizaje por refuerzo para mejoras en modelos de IA
- Aplicación de técnicas de adaptación de dominio
- Exploración de la compresión de modelos para mayor eficiencia
Tendencias Futuras en la Personalización de Modelos de IA
- Innovaciones emergentes en metodologías de ajuste fino
- Avances en el entrenamiento de modelos de IA con recursos limitados
- Impacto del código abierto en la adopción empresarial de IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión sólida de aprendizaje profundo y LLMs
- Experiencia con programación Python y frameworks de IA
- Familiaridad con la preparación de conjuntos de datos y el entrenamiento de modelos
Audiencia
- Investigadores de IA que exploran el ajuste fino de modelos
- Científicos de datos que optimizan modelos de IA para tareas específicas
- Desarrolladores de LLMs que construyen modelos de lenguaje personalizados
14 Horas
