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Temario del curso
Introducción al ajuste fino de modelos en Ollama
- Comprensión de la necesidad de ajustar modelos de IA.
- Beneficios clave de la personalización para aplicaciones específicas.
- Descripción general de las capacidades de Ollama para el ajuste fino.
Configuración del entorno de ajuste fino
- Configuración de Ollama para la personalización de modelos de IA.
- Instalación de los frameworks requeridos (PyTorch, Hugging Face, etc.).
- Garantizar la optimización del hardware con aceleración por 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 de conjuntos de datos (entrenamiento, validación y prueba).
Ajuste fino de modelos de IA en Ollama
- Selección de los modelos preentrenados adecuados para la personalización.
- Estrategias de 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.
- Abordaje de problemas de sesgo y sobreajuste.
- Comparativa de rendimiento e iteración.
Despliegue de modelos de IA personalizados
- Exportación e integración de modelos ajustados.
- Escalado de modelos para entornos de producción.
- Garantía del cumplimiento normativo y la seguridad en el despliegue.
Técnicas avanzadas de 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 recursos limitados.
- Impacto de la IA de código abierto en la adopción empresarial.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de aprendizaje profundo y modelos de lenguaje grandes (LLM).
- Experiencia con programación en Python y frameworks de IA.
- Familiaridad con la preparación de conjuntos de datos y entrenamiento de modelos.
Público objetivo
- Investigadores de IA que exploran el ajuste fino de modelos.
- Científicos de datos que optimizan modelos de IA para tareas específicas.
- Desarrolladores de LLM que crean modelos de lenguaje personalizados.
14 Horas
