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/
💻 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.