Fine-tuning de modelos Open Source pequeños

​Aprende a personalizar modelos de inteligencia artificial de código abierto mediante técnicas de fine-tuning. Se explicará cómo preparar datasets, configurar entornos, ajustar parámetros y optimizar resultados. Conocerás las bibliotecas más utilizadas en la industria y aprenderás a ejecutar tu propio proceso de entrenamiento adaptado a tus necesidades.

​Requerimientos técnicos:
📦 Bibliotecas de Python (>= 3.11, preferible con Anaconda):

• ​Transformers → https://pypi.org/project/transformers/

• ​PyTorch → https://pytorch.org/

• ​Numpy → https://numpy.org/install/

• ​PEFT → https://pypi.org/project/peft/

• ​TRL → https://pypi.org/project/trl/

​💻 Hardware mínimo recomendado:

• ​GPU Nvidia de 2–4 GB VRAM

• ​En caso de no contar con GPU: Intel Core i5 o equivalente, 8 GB RAM, 1 GB libre en disco

​El modelo será proporcionado durante el evento.

​Este taller está orientado a ingenieros, científicos de datos, estudiantes de IA y entusiastas que buscan dar el siguiente paso en la creación de modelos personalizados.

💻 Requerimiento: equipo de cómputo personal.