Optimización de Grandes Modelos para el Ajuste Fino con Eficiencia Económica

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

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender conceptos y metodologías avanzadas en el aprendizaje por transferencia.
• Implemente técnicas de adaptación específicas del dominio para modelos previamente entrenados.
• Aplique el aprendizaje continuo para gestionar tareas y conjuntos de datos en evolución.
• Domine el ajuste multitarea para mejorar el rendimiento del modelo en todas las tareas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean implementar modelos ajustados de manera confiable y eficiente.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los desafíos de implementar modelos ajustados en producción.
• Incluya e implemente modelos en contenedores con herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implemente la supervisión y el registro para los modelos implementados.
• Optimice los modelos para la latencia y la escalabilidad en escenarios del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas en la personalización de modelos de IA para tareas financieras críticas.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para aplicaciones financieras.
• Aproveche los modelos entrenados previamente para tareas específicas de dominio en finanzas.
• Aplicar técnicas de detección de fraude, evaluación de riesgos y generación de asesoramiento financiero.
• Garantice el cumplimiento de las regulaciones financieras como GDPR y SOX.
• Implemente prácticas éticas de seguridad de datos e IA en aplicaciones financieras.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean personalizar modelos previamente entrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Prepare conjuntos de datos para ajustar los modelos previamente entrenados.
• Ajuste los modelos de lenguaje grandes (LLM) para las tareas de NLP.
• Optimice el rendimiento del modelo y aborde los desafíos comunes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio y profesionales de la IA que desean implementar estrategias de ajuste para modelos grandes sin la necesidad de grandes recursos computacionales.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la Adaptación de Bajo Rango (LoRA).
• Implemente LoRA para un ajuste eficiente de modelos grandes.
• Optimice el ajuste fino para entornos con recursos limitados.
• Evalúe e implemente modelos ajustados a LoRA para aplicaciones prácticas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen dominar el ajuste fino de modelos multimodales para soluciones innovadoras de IA.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
• Prepare y preprocese conjuntos de datos multimodales de forma eficaz.
• Ajuste los modelos multimodales para tareas específicas.
• Optimice los modelos para las aplicaciones y el rendimiento del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean mejorar sus proyectos de PNL a través del ajuste efectivo de modelos de lenguaje preentrenados.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino de las tareas de PNL.
• Ajuste los modelos previamente entrenados, como GPT, BERT y T5, para aplicaciones específicas de NLP.
• Optimice los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
• Evalúe e implemente modelos ajustados en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) en España está destinada a investigadores avanzados de IA, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que desean ajustar finamente los modelos LLM de DeepSeek para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias específicas, dominios o necesidades empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los modelos DeepSeek, incluyendo DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y preprocesar datos para el ajuste fino.
• Ajustar finamente los LLM de DeepSeek para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar y desplegar eficientemente modelos ajustados finamente.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está destinada a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio y avanzado, desarrolladores de IA y científicos de datos que desean aprender a utilizar QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos a tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantización para modelos de lenguaje grandes (LLM).
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados utilizando cuantización.
• Deploy and evaluate fine-tuned models in real-world applications efficiently.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en España (en línea o presencial) está orientado a practicantes de ML intermedios y desarrolladores de IA que deseen ajustar y desplegar modelos de pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones específicas de negocio o internas.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Entender el ecosistema y las diferencias entre los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) de código abierto.
• Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
• Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluar, guardar y desplegar modelos ajustados finamente en entornos seguros.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en España (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de aprendizaje automático y investigadores de IA de nivel avanzado que deseen aplicar RLHF para ajustar modelos de IA grandes y mejorar su rendimiento, seguridad y alineación.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos teóricos del RLHF y por qué es esencial en el desarrollo moderno de IA.
• Implementar modelos de recompensa basados en retroalimentación humana para guiar procesos de aprendizaje por refuerzo.
• Ajustar modelos de lenguaje grandes utilizando técnicas de RLHF para alinear las salidas con las preferencias humanas.
• Aplicar mejores prácticas para escalar flujos de trabajo de RLHF en sistemas de IA de grado de producción.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos para optimizar el rendimiento de LLM para aplicaciones del mundo real.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos.
• Diseñe indicaciones efectivas para varias tareas de NLP.
• Aproveche las técnicas de pocos disparos para adaptar los LLM con datos mínimos.
• Optimice el rendimiento de LLM para aplicaciones prácticas.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos y ingenieros de IA de nivel intermedio que desean afinar modelos de lenguaje grandes de manera más económica y eficiente utilizando métodos como LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de afinado con parámetros eficientes.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar el rendimiento y las compensaciones de costos de los métodos PEFT frente al afinado completo.
• Deploy and scale fine-tuned LLMs with reduced compute and storage requirements.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del aprendizaje automático de nivel principiante a intermedio que deseen comprender y aplicar técnicas de aprendizaje por transferencia para mejorar la eficiencia y el rendimiento en proyectos de IA.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos y los beneficios del aprendizaje por transferencia.
• Explore los modelos preentrenados más populares y sus aplicaciones.
• Realice el ajuste fino de los modelos previamente entrenados para tareas personalizadas.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia para resolver problemas del mundo real en PNL y visión artificial.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean perfeccionar sus habilidades para diagnosticar y resolver desafíos de ajuste para modelos de aprendizaje automático.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diagnostique problemas como el sobreajuste, el subajuste y el desequilibrio de datos.
• Implementar estrategias para mejorar la convergencia de modelos.
• Optimice el ajuste fino de las canalizaciones para mejorar el rendimiento.
• Depurar procesos de capacitación utilizando herramientas y técnicas prácticas.