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Temario del curso
Introducción al afinamiento de modelos en Ollama
- Comprensión de la necesidad de afinar los modelos de IA
- Beneficios clave de la personalización para aplicaciones específicas
- Visión general de las capacidades de Ollama para el afinamiento
Configuración del entorno de afinamiento
- Configuración de Ollama para la personalización de modelos de IA
- Instalación de los marcos de trabajo requeridos (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Garantizar la optimización del hardware con aceleración por GPU
Preparación de conjuntos de datos para el afinamiento
- Recopilación, limpieza y preprocesamiento de datos
- Técnicas de etiquetado y anotación
- Mejores prácticas para la división de conjuntos de datos (entrenamiento, validación, prueba)
Afinamiento de modelos de IA en Ollama
- Selección de los modelos preentrenados adecuados para la personalización
- Ajuste y estrategias de optimización de hiperparámetros
- Flujos de trabajo de afinamiento 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 del rendimiento e iteración
Implementación de modelos de IA personalizados
- Exportación e integración de modelos afinados
- Escalado de modelos para entornos de producción
- Garantizar el cumplimiento normativo y la seguridad en la implementación
Técnicas avanzadas para la personalización de modelos
- Uso del 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 afinamiento
- Avances en el entrenamiento de modelos de IA con pocos recursos
- Impacto de la IA de código abierto en la adopción empresarial
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión del aprendizaje profundo y los LLM
- Experiencia con programación en Python y marcos de trabajo de IA
- Familiaridad con la preparación de conjuntos de datos y el entrenamiento de modelos
Público objetivo
- Investigadores de IA que exploran el afinamiento de modelos
- Científicos de datos que optimizan modelos de IA para tareas específicas
- Desarrolladores de LLM que crean modelos de lenguaje personalizados
14 Horas
