Ajuste fino eficiente con Adaptación de Bajo Rango (LoRA)

Vertex AI ofrece herramientas avanzadas para el ajuste fino de modelos grandes y la gestión de prompts, permitiendo a desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión del modelo, agilizar los flujos de trabajo iterativos y garantizar un rigor en la evaluación mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la fiabilidad de las aplicaciones de IA generativa utilizando ajuste fino supervisado, versionado de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a los modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts que incluyan versionado y pruebas.
• Aprovechar las bibliotecas de evaluación para realizar benchmarks y optimizar el rendimiento de la IA.
• Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Talleres prácticos con herramientas de ajuste fino y gestión de prompts de Vertex AI.
• Estudios de casos sobre optimización de modelos empresariales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

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

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos y metodologías avanzadas en el aprendizaje por transferencia.
• Implementar técnicas de adaptación específicas del dominio para modelos preentrenados.
• Aplicar el aprendizaje continuo para gestionar tareas y conjuntos de datos en evolución.
• Dominar el ajuste fino multi-tarea para mejorar el rendimiento del modelo entre tareas.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de mantenimiento de IA y profesionales de MLOps de nivel avanzado que deseen implementar flujos de trabajo de aprendizaje continuo sólidos y estrategias de actualización eficaces para modelos desplegados y ajustados fino.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de aprendizaje continuo para modelos desplegados.
• Mitigar el olvido catastrófico mediante una adecuada gestión del entrenamiento y la memoria.
• Automatizar las triggers de monitoreo y actualización basadas en la deriva del modelo o cambios en los datos.
• Integrar estrategias de actualización de modelos en los flujos de trabajo CI/CD y MLOps existentes.

Esta formación, impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean desplegar modelos ajustados de manera fiable y eficiente.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos asociados al despliegue de modelos ajustados en entornos de producción.
• Contenerizar y desplegar modelos utilizando herramientas como Docker y Kubernetes.
• Implementar sistemas de monitorización y registro (logging) para los modelos desplegados.
• Optimizar los modelos para reducir la latencia y mejorar la escalabilidad en escenarios del mundo real.

Esta formación práctica impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para personalizar modelos de IA en tareas financieras críticas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para aplicaciones financieras.
• Aprovechar los modelos preentrenados para tareas específicas del dominio financiero.
• Aplicar técnicas de detección de fraudes, evaluación de riesgos y generación de asesoramiento financiero.
• Asegurar el cumplimiento de normativas financieras como GDPR y SOX.
• Implementar prácticas de seguridad de datos e inteligencia artificial ética en aplicaciones financieras.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino de modelos preentrenados.
• Ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLM) para tareas de PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural).
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar desafíos comunes.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de modelos multimodales como CLIP y Flamingo.
• Preparar y preprocesar conjuntos de datos multimodales de manera efectiva.
• Ajustar fino los modelos multimodales para tareas específicas.
• Optimizar los modelos para aplicaciones del mundo real y mejorar su rendimiento.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean mejorar sus proyectos de PLN mediante el ajuste fino efectivo de modelos de lenguaje preentrenados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del ajuste fino para tareas de PLN.
• Realizar el ajuste fino de modelos preentrenados como GPT, BERT y T5 para aplicaciones específicas de PLN.
• Optimizar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
• Evaluar e implementar modelos ajustados en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel avanzado en el sector financiero que desean realizar ajustes finos en modelos para aplicaciones como la puntuación crediticia, la detección de fraudes y la modelización de riesgos utilizando datos financieros específicos del dominio.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Realizar ajustes finos en modelos de IA sobre conjuntos de datos financieros para mejorar la predicción de fraudes y riesgos.
• Aplicar técnicas como el aprendizaje por transferencia, LoRA y la regularización para aumentar la eficiencia del modelo.
• Integrar consideraciones de cumplimiento financiero en el flujo de trabajo de modelización de IA.
• Desplegar modelos ajustados para su uso en producción en plataformas de servicios financieros.

Esta formación en directo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen realizar ajustes finos en modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados de los pacientes mediante el uso de datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Realizar ajustes finos en modelos de IA con conjuntos de datos sanitarios, incluidas las historias médicas electrónicas (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia, la adaptación de dominio y la compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, los sesgos y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y supervisar modelos ajustados en entornos sanitarios reales.

Esta formación impartida por un instructor, disponible Panama (en línea o presencial), está dirigida a investigadores de IA de nivel avanzado, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que desean aplicar afinamiento fino en modelos DeepSeek LLM para crear aplicaciones especializadas adaptadas a industrias, dominios específicos o necesidades comerciales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los modelos DeepSeek, incluidos DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3.
• Preparar conjuntos de datos y preprocesar datos para el afinamiento fino.
• Aplicar afinamiento fino en DeepSeek LLM para aplicaciones específicas del dominio.
• Optimizar e implementar eficientemente los modelos entrenados.

Esta formación impartida por instructores, en formato en vivo en Panama (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de IA de defensa de nivel avanzado y desarrolladores de tecnología militar que desean realizar ajustes finos en modelos de aprendizaje profundo para su uso en vehículos autónomos, drones y sistemas de vigilancia, cumpliendo con estrictos estándares de seguridad y confiabilidad.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Realizar ajustes finos en modelos de visión por computadora y fusión de sensores para tareas de vigilancia y objetivos.
• Adaptar sistemas autónomos de IA a entornos cambiantes y perfiles de misión.
• Implementar mecanismos robustos de validación y protección ante fallos en los flujos de trabajo de los modelos.
• Garantizar el cumplimiento de las normas de cumplimiento normativo, seguridad y protección específicas del sector de defensa.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de tecnología jurídica y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean realizar ajustes finos en modelos de lenguaje para tareas como el análisis de contratos, la extracción de cláusulas y la investigación legal automatizada en entornos de servicios jurídicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Preparar y limpiar documentos legales para realizar ajustes finos en modelos de PLN.
• Aplicar estrategias de ajuste fino para mejorar la precisión de los modelos en tareas jurídicas.
• Implementar modelos que asistan en la revisión, clasificación e investigación de contratos.
• Garantizar el cumplimiento normativo, la auditabilidad y la trazabilidad de los resultados generados por la IA en contextos legales.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLM.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos lingüísticos grandes para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados mediante la cuantificación.
• Desplegar y evaluar modelos ajustados eficientemente en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA integrada y especialistas en computación perimetral de nivel intermedio que desean ajustar y optimizar modelos de IA ligeros para su despliegue en dispositivos con recursos limitados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Seleccionar y adaptar modelos preentrenados adecuados para el despliegue perimetral.
• Aplicar cuantización, poda y otras técnicas de compresión para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
• Ajustar finamente los modelos utilizando aprendizaje por transferencia para un rendimiento específico de la tarea.
• Desplegar modelos optimizados en plataformas de hardware perimetral reales.