Aprendizaje Continuo y Estrategias de Actualización de Modelos para Modelos Fine-Tuneados
El aprendizaje continuo es un conjunto de estrategias que permiten a los modelos de aprendizaje automático actualizarse de forma incremental y adaptarse a nuevos datos con el paso del tiempo.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de mantenimiento de IA de nivel avanzado y profesionales de MLOps que deseen implementar tuberías robustas de aprendizaje continuo y estrategias de actualización efectivas para modelos desplegados y fine-tuneados.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar e implementar flujos de trabajo de aprendizaje continuo para modelos desplegados.
- Mitigar el olvido catastrófico mediante una gestión adecuada del entrenamiento y la memoria.
- Automatizar el monitoreo y los detonantes de actualización basados en la deriva del modelo o cambios en los datos.
- Integrar estrategias de actualización de modelos en tuberías existentes de CI/CD y MLOps.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas 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, contáctenos para organizarla.
Temario del curso
Introducción al Aprendizaje Continuo
- Importancia del aprendizaje continuo
- Desafíos en el mantenimiento de modelos fine-tuneados
- Estrategias clave y tipos de aprendizaje (en línea, incremental, transferencia)
Manejo de Datos y Tuberías de Streaming
- Gestión de conjuntos de datos en evolución
- Aprendizaje en línea con mini-lotes y APIs de streaming
- Desafíos del etiquetado y anotación de datos a lo largo del tiempo
Prevención del Olvido Catastrófico
- Consolidación Elástica de Pesos (EWC, por sus siglas en inglés)
- Métodos de repetición y estrategias de ensayo
- Regularización y redes aumentadas con memoria
Deriva del Modelo y Monitoreo
- Detección de deriva de datos y concepto
- Métricas para la salud del modelo y la decadencia del rendimiento
- Detonación de actualizaciones automáticas de modelos
Automatización en la Actualización de Modelos
- Estrategias de retrenamiento automatizado y programación
- Integración con flujos de trabajo CI/CD y MLOps
- Gestión de la frecuencia de actualización y planes de reversión
Marco y Herramientas de Aprendizaje Continuo
- Visión general de Avalanche, Hugging Face Datasets y TorchReplay
- Soporte de plataforma para aprendizaje continuo (por ejemplo, MLflow, Kubeflow)
- Consideraciones de escalabilidad y despliegue
Casos de Uso y Arquitecturas del Mundo Real
- Predicción del comportamiento del cliente con patrones en evolución
- Monitoreo industrial de máquinas con mejoras incrementales
- Sistemas de detección de fraude bajo modelos de amenaza cambiantes
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático y arquitecturas de redes neuronales
- Experiencia con tuberías de fine-tuning y despliegue de modelos
- Conocimiento de la versionación de datos y la gestión del ciclo de vida de los modelos
Público Objetivo
- Ingenieros de mantenimiento de IA
- Ingenieros de MLOps
- Profesionales de aprendizaje automático responsables de la continuidad del ciclo de vida de los modelos
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Aplicar técnicas de afinamiento supervisado a los modelos Gemini en Vertex AI.
- Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts que incluyan versionado y pruebas.
- Aprovechar las bibliotecas de evaluación para comparar y optimizar el rendimiento de la IA.
- Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.
Formato del Curso
- Clases interactivas y discusión.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura y capacidades de los modelos DeepSeek, incluidos DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
- Preparar conjuntos de datos y preprocesar información para el ajuste fino.
- Ajustar el modelo DeepSeek LLM para aplicaciones específicas de un dominio.
- Optimizar e implementar modelos ajustados de manera eficiente.
Ajuste fino de la IA de defensa para sistemas autónomos y vigilancia
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros avanzados de IA de defensa y desarrolladores de tecnología militar que deseen ajustar modelos de aprendizaje profundo para su uso en vehículos autónomos, drones y sistemas de vigilancia, cumpliendo con estrictos estándares de seguridad y fiabilidad.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Ajustar modelos de visión por computadora y fusión de sensores para tareas de vigilancia y puntería.
- Adaptar sistemas autónomos de IA a entornos cambiantes y perfiles de misión.
- Implementar mecanismos robustos de validación y seguridad en los flujos de trabajo de los modelos.
- Garantizar el cumplimiento de las normativas, estándares de seguridad y requisitos específicos del sector de defensa.
Ajuste Fino de Modelos de IA Legal: Revisión de Contratos e Investigación Jurídica
14 HorasEsta formación en vivo con instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de tecnología jurídica y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen realizar ajustes finos en modelos de lenguaje para tareas como el análisis de contratos, la extracción de cláusulas y la investigación jurídica automatizada en entornos de servicios legales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Preparar y limpiar documentos legales para el ajuste fino de modelos de PLN.
- Aplicar estrategias de ajuste fino para mejorar la precisión del modelo en tareas legales.
- Implementar modelos que asistan en la revisión, clasificación e investigación de contratos.
- Garantizar el cumplimiento, la auditabilidad y la trazabilidad de las salidas de IA en contextos legales.
Ajuste fino de grandes modelos de lenguaje utilizando QLoRA
14 HorasEsta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores de inteligencia artificial y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar finamente grandes modelos de manera eficiente, adaptándolos a tareas específicas y personalizaciones.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantización aplicadas a LLM.
- Implementar QLoRA en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje para aplicaciones de dominio específico.
- Optimizar el rendimiento del ajuste fino con recursos computacionales limitados mediante la cuantización.
- Desplegar y evaluar modelos ajustados finamente de manera eficiente en aplicaciones del mundo real.
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Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Seleccionar y adaptar modelos preentrenados adecuados para el despliegue periferia.
- Aplicar cuantización, poda y otras técnicas de compresión para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
- Ajustar finamente los modelos utilizando aprendizaje por transferencia para el rendimiento específico de la tarea.
- Desplegar modelos optimizados en plataformas reales de hardware periferia.
