Fine-Tuning Eficiente con Adaptación de Bajo Rango (LoRA)

Vertex AI ofrece herramientas avanzadas para el afinamiento de modelos grandes y la gestión de prompts, permitiendo a los desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión del modelo, agilizar los flujos de trabajo de iteración y garantizar un rigor en la evaluación mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa utilizando afinamiento supervisado, versionado de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.

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.
• Laboratorios prácticos con herramientas de afinamiento y prompts de Vertex AI.
• Estudios de caso sobre la optimización de modelos empresariales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinar.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados en aprendizaje automático que desean dominar técnicas de vanguardia de aprendizaje por transferencia y aplicarlas a problemas complejos del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender conceptos y metodologías avanzadas en el aprendizaje por transferencia.
• Implementar técnicas de adaptación específica del dominio para modelos preentrenados.
• Aplicar el aprendizaje continuo para gestionar tareas y conjuntos de datos en evolución.
• Dominar el ajuste fino multi-tarea para mejorar el rendimiento del modelo en diversas tareas.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (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.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen desplegar modelos ajustados con fiabilidad y eficacia.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos asociados al despliegue de modelos ajustados en entornos de producción.
• Contenerizar y desplegar modelos utilizando herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implementar la supervisión y el registro (logging) de los modelos desplegados.
• Optimizar los modelos para reducir la latencia y mejorar la escalabilidad en escenarios del mundo real.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para personalizar modelos de IA para tareas financieras críticas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para aplicaciones financieras.
• Aprovechar los modelos preentrenados para tareas específicas del dominio en finanzas.
• Aplicar técnicas para la detección de fraudes, la evaluación de riesgos y la generación de asesoramiento financiero.
• Garantizar el cumplimiento de las regulaciones financieras como GDPR y SOX.
• Implementar prácticas de seguridad de datos y ética en la IA en aplicaciones financieras.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para ajustar modelos preentrenados.
• Ajustar grandes modelos de lenguaje (LLM) para tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
• Optimizar el rendimiento del modelo e abordar desafíos comunes.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean dominar el ajuste fino de modelos multimodales para soluciones innovadoras de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
• Preparar y preprocesar conjuntos de datos multimodales de manera efectiva.
• Ajustar finamente modelos multimodales para tareas específicas.
• Optimizar los modelos para aplicaciones del mundo real y su rendimiento.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean mejorar sus proyectos de PLN mediante el ajuste fino efectivo de modelos lingüísticos preentrenados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para tareas de PLN.
• Realizar el ajuste fino de modelos preentrenados como GPT, BERT y T5 para aplicaciones específicas de PLN.
• Optimizar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
• Evaluar e implementar modelos ajustados en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel avanzado en el sector financiero que desean ajustar modelos para aplicaciones como la puntuación de crédito, la detección de fraudes y la modelización de riesgos, utilizando datos financieros específicos del dominio.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de IA en conjuntos de datos financieros para mejorar la predicción de fraudes y riesgos.
• Aplicar técnicas como el aprendizaje por transferencia, LoRA y la regularización para mejorar la eficiencia del modelo.
• Integrar consideraciones de cumplimiento financiero en el flujo de trabajo de modelización de IA.
• Desplegar modelos ajustados para su uso en producción en plataformas de servicios financieros.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen afinar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados del paciente utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Afianar modelos de IA en conjuntos de datos sanitarios, incluidos historiales médicos electrónicos (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia, la adaptación de dominio y la compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y supervisar modelos afinados en entornos sanitarios reales.

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA avanzados, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que deseen ajustar los modelos DeepSeek LLM para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias específicas, dominios o necesidades comerciales.

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.

Esta 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.

Esta 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.

Esta 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.

Este entrenamiento vivo con instrucción en Bolivia (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de IA embebida y especialistas en computación periferia de nivel intermedio que desean ajustar y optimizar modelos de IA ligeros para su despliegue en dispositivos con recursos limitados.

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.