Descripción del Curso
Aprende a personalizar modelos de lenguaje para tu dominio específico. Desde fine-tuning con eficiencia de parámetros hasta construir modelos de lenguaje pequeños especializados que corren localmente.
1
Fundamentos de Fine-Tuning
Entendiendo cuándo hacer fine-tune vs. usar RAG. Preparación de datos, métricas de evaluación.
Datos
Evaluación
Benchmarks
2
Técnicas PEFT
LoRA, QLoRA, Adapters y Prefix Tuning. Cuándo usar cada técnica y cómo configurarlas.
LoRA
QLoRA
Adapters
3
Modelos de Lenguaje Pequeños
Entrenamiento y despliegue de SLMs para edge computing. Destilación, cuantización y optimización.
Destilación
Cuantización
GGUF
4
MLOps para LLMs
Despliegue en producción, monitoreo, versionado y mejora continua de modelos fine-tuned.
MLflow
W&B
Model Registry
Ejercicios Prácticos
- Preparar un dataset de alta calidad para fine-tuning
- Fine-tune Llama con LoRA en datos de dominio específico
- Implementar QLoRA para entrenamiento eficiente en memoria
- Destilar un modelo grande en una versión más pequeña
- Cuantizar y desplegar un modelo con llama.cpp
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