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Temario del curso
Introducción al ajuste fino de modelos en Ollama
- Comprender la necesidad del ajuste fino en modelos de IA
- Beneficios clave de la personalización para aplicaciones específicas
- Resumen de las capacidades de Ollama para el ajuste fino
Configuración del entorno de ajuste fino
- Configurar Ollama para la personalización de modelos de IA
- Instalar los frameworks requeridos (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Asegurar la optimización del hardware mediante aceleración GPU
Preparación de conjuntos de datos para el ajuste fino
- Recolección, limpieza y preprocesamiento de datos
- Técnicas de etiquetado y anotación
- Mejores prácticas para la división del conjunto de datos (entrenamiento, validación, prueba)
Ajuste fino de modelos de IA en Ollama
- Selección de los modelos preentrenados adecuados para la personalización
- Ajuste y optimización de hiperparámetros
- 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
- Benchmarking de rendimiento e iteración
Despliegue de modelos de IA personalizados
- Exportación e integración de modelos ajustados finamente
- Escalado de modelos para entornos de producción
- Garantizar el cumplimiento normativo y la seguridad en el despliegue
Técnicas avanzadas para la personalización de modelos
- Uso de aprendizaje por refuerzo para mejorar los modelos de IA
- Aplicación de técnicas de adaptación al 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 pocos recursos
- Impacto del código abierto en la adopción empresarial de IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión del aprendizaje profundo y los LLMs
- Experiencia con programación en Python y frameworks de IA
- Conocimiento sobre preparación de conjuntos de datos y entrenamiento de modelos
Público objetivo
- Investigadores en 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
