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Temario del curso
Introducción al ajuste de modelos en Ollama
- Comprensión de la necesidad de ajustar los modelos de IA
- Principales beneficios de personalizar los modelos para aplicaciones específicas
- Resumen de las capacidades de Ollama en materia de ajuste de modelos
Configuración del entorno para el ajuste
- Configuración de Ollama con el fin de personalizar modelos de IA
- Instalación de los frameworks necesarios (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Optimización del rendimiento hardware mediante aceleración por GPU
Preparación de conjuntos de datos para el ajuste
- Recolección, limpieza y preprocesamiento de datos
- Técnicas de etiquetado y anotación
- Prácticas recomendadas para la división del conjunto de datos (entrenamiento, validación y prueba)
Ajuste de modelos de IA en Ollama
- Selección de los modelos preentrenados más adecuados para la personalización
- Configuración de hiperparámetros y estrategias de optimización
- Flujos de trabajo para el ajuste en tareas como generación de texto o clasificación
Evaluación y mejora del rendimiento del modelo
- Métricas útiles para medir la precisión y solidez del modelo
- Detección y corrección de sesgos así como problemas de sobreajuste
- Comparación de resultados entre iteraciones y evaluación continua del rendimiento
Implementación de modelos personalizados
- Exportación e integración de los modelos ajustados
- Escalado del modelo para su uso en entornos productivos
- Medidas para garantizar el cumplimiento normativo y la seguridad durante la implementación
Técnicas avanzadas de personalización de modelos
- Utilización del aprendizaje por refuerzo para mejorar los modelos
- Aplicación de técnicas de adaptación al dominio específico
- Exploración de métodos de compresión del modelo con el fin de aumentar su eficiencia
Tendencias futuras en la personalización de modelos de IA
- Innovaciones recientes en los métodos de ajuste de modelos
- Avances relacionados con el entrenamiento de modelos de IA utilizando pocos recursos
- Influencia del uso creciente de modelos de IA de código abierto en las empresas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos sólidos sobre aprendizaje profundo y modelos lingüísticos de gran escala
- Experiencia en programación con Python y uso de frameworks de IA
- Familiaridad con la preparación de conjuntos de datos y el entrenamiento de modelos
Público objetivo
- Investigadores en IA interesados en el ajuste de modelos
- Científicos de datos que buscan optimizar modelos para tareas concretas
- Desarrolladores de LLM dedicados a crear modelos lingüísticos personalizados
14 Horas
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*
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