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Temario del curso
Introducción al Ajuste Fino de Modelos DeepSeek LLM
- Descripción general sobre los modelos DeepSeek, incluyendo variantes como DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
- Explicación del propósito fundamental que conlleva realizar ajuste fino en modelos lingüísticos.
- Contraste metodológico entre el ajuste fino y la ingeniería de indicaciones (prompt engineering).
Preparación Meticulosa del Conjunto de Datos para Ajustes
- Selección estratégica de información relevante al sector en cuestión.
- Procedimientos recomendados para limpieza y filtrado previo de datos.
- Técnicas clave sobre tokenización e integración estructurada en el modelo DeepSeek LLM.
Configuración Previa del Entorno de Ajuste Fino
- Organización precisa de recursos como unidades GPU o TPU para mayor velocidad.
- Integración correcta entre la plataforma Hugging Face Transformers y el modelo DeepSeek LLM.
- Explicación básica respecto a las variables (hiperparámetros) determinantes en el proceso de entrenamiento.
Ejecución Práctica del Ajuste Fino para el Modelo DeepSeek LLM
- Procedimiento detallado sobre cómo aplicar el ajuste controlado mediante supervisión.
- Uso avanzado de metodologías como LoRA y PEFT (reducción de parámetros necesarios).
- Implementación eficaz de entrenamiento distribuido para conjuntos de datos masivos.
Evaluación y Optimización Posterior del Modelo Resultante
- Determinación cualitativa mediante métricas estandarizadas tras la generación del modelo.
- Corrección metódica frente a situaciones de sobreajuste o subaprendizaje algorítmico.
- Mejora tangible en términos de rendimiento operativo, incluyendo velocidad y minimización del consumo.
Puesta en Marcha de los Modelos Adaptados desde DeepSeek
- Metodologías recomendadas para el empaquetado previo a la publicación como APIs públicas.
- Técnicas precisas para integrar tales modelos dentro de sistemas o plataformas existentes.
- Despliegue escalable haciendo uso de infraestructuras en la nube y procesamiento distribuido localmente.
Ejemplos Tangibles y Casos Prácticos del Uso Final
- Aplicaciones reales derivadas de modelos ajustados en áreas financieras, asistencia médica o atención al cliente.
- Análisis detallado basado en escenarios prácticos dentro de distintas industrias.
- Aspectos éticos indispensables a considerar para la implementación segura y responsable del modelo en cada ámbito.<
Resumen Concluyente y Seguimientos Futuros
Requerimientos
- Experiencia comprobada en frameworks de aprendizaje automático y profundo
- Conocimiento previo sobre arquitecturas Transformer y modelos lingüísticos de gran escala (LLM)
- Dominio básico en técnicas de preparación de datos y entrenamiento de algoritmos
Público objetivo
- Investigadores en IA interesados en el ajuste fino de modelos lingüísticos
- Ingenieros dedicados al desarrollo de sistemas inteligentes personalizados
- Programadores avanzados comprometidos con la implementación práctica de soluciones basadas en IA
21 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 4350 € + IVA*
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