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Temario del curso
Introducción al ajuste fino de modelos en Ollama
- Comprender la necesidad de ajustar modelos de IA
- Principales beneficios de la personalización para aplicaciones específicas
- Visión general 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 marcos requeridos (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Asegurar 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 dividir conjuntos de datos (entrenamiento, validación, prueba)
Ajuste fino de modelos de IA en Ollama
- Elegir los modelos pre-entrenados adecuados para la personalización
- Ajuste y estrategias de 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
Implementación de modelos de IA personalizados
- Exportar e integrar modelos ajustados finamente
- Escalar modelos para entornos de producción
- Garantizar el cumplimiento y la seguridad en la implementación
Técnicas avanzadas de personalización de modelos
- Usar aprendizaje por refuerzo para mejorar los modelos de IA
- Aplicar técnicas de adaptación al dominio
- Explorar la compresión de modelos para mayor eficiencia
Tendencias futuras en personalización de modelos de IA
- Innovaciones emergentes en metodologías de ajuste fino
- Avances en el entrenamiento de modelos de IA con recursos limitados
- Impacto del código abierto de IA en la adopción empresarial
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Conocimientos sólidos de aprendizaje profundo y LLMs
- Experiencia con programación en Python y marcos de IA
- Familiaridad con la preparación de conjuntos de datos y el entrenamiento de modelos
Audiencia
- Investigadores de IA que exploran el ajuste fino de modelos
- Científicos de datos que optimizan modelos de IA para tareas específicas
- Desarrolladores de LLMs que crean modelos de lenguaje personalizados
14 Horas
