Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA

• Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático y las redes neuronales
• Experiencia en el ajuste fino de modelos y el aprendizaje por transferencia
• Familiaridad con los grandes modelos de lenguaje (LLMs) y los marcos de aprendizaje profundo (por ejemplo, PyTorch, TensorFlow)

Publlico objetivo

• Ingenieros de aprendizaje automático
• Desarrolladores de IA
• Científicos de datos

QLoRA es una técnica avanzada para el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLMs) mediante la utilización de métodos de cuantización, ofreciendo una forma más eficiente de ajustar estos modelos sin incurrir en costos computacionales masivos. Esta formación abordará tanto los fundamentos teóricos como la implementación práctica del ajuste fino de LLMs utilizando QLoRA.

Esta capacitación dirigida por instructores (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 para tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás del QLoRA y las técnicas de cuantización para LLMs.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes 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.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Introducción a QLoRA y la Cuantización

• Visión general de la cuantización y su papel en la optimización del modelo
• Introducción al marco QLoRA y sus beneficios
• Diferencias clave entre QLoRA y los métodos tradicionales de ajuste fino

Fundamentos de Large Language Models (LLMs)

• Introducción a los LLMs (Modelos de Lenguaje Grande) y su arquitectura
• Dificultades del ajuste fino de modelos grandes a gran escala
• Cómo la cuantización ayuda a superar las restricciones computacionales en el ajuste fino de LLMs

Implementando QLoRA para Fine-Tuning LLMs

• Configuración del marco y entorno QLoRA
• Preparación de conjuntos de datos para el ajuste fino con QLoRA
• Guía paso a paso para implementar QLoRA en LLMs utilizando Python y PyTorch/TensorFlow

Optimizando el Rendimiento de Fine-Tuning con QLoRA

• Cómo equilibrar la precisión del modelo y su rendimiento mediante cuantización
• Técnicas para reducir los costos computacionales y el uso de memoria durante el ajuste fino
• Estrategias para realizar el ajuste fino con requisitos mínimos de hardware

Evaluación de Modelos Ajustados Fino

• Cómo evaluar la efectividad de los modelos ajustados finamente
• Métricas comunes de evaluación para modelos de lenguaje
• Optimización del rendimiento del modelo después del ajuste y solución de problemas

Implementación y Escalado de Modelos Ajustados Fino

• Prácticas recomendadas para implementar LLMs cuantificados en entornos de producción
• Escalar la implementación para manejar solicitudes en tiempo real
• Herramientas y marcos para la implementación y monitoreo del modelo

Casos Reales Use Case y Estudios de Caso

• Estudio de caso: Ajuste fino de LLMs para soporte al cliente y tareas NLP
• Ejemplos de ajuste fino de LLMs en diversas industrias como la salud, finanzas y comercio electrónico
• Lecciones aprendidas de implementaciones reales de modelos basados en QLoRA

Resumen y Próximos Pasos