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Programa del Curso
Introducción a DeepSeek LLM Fine-Tuning
- Visión general de DeepSeek modelos, p. ej. DeepSeek-R1 y DeepSeek-V3
- Comprendiendo la necesidad de ajustar finamente LLM
- Comparación de ajuste fino vs. ingeniería de prompts
Preparando el conjunto de datos para Fine-Tuning
- Curación de conjuntos de datos específicos de dominio
- Técnicas de preprocessamiento y limpieza de datos
- Tokenización y formateo de conjuntos de datos para LLM DeepSeek
Configurando el entorno de Fine-Tuning
- Configuración de GPU y aceleración TPU
- Configurar Hugging Face Transformers con DeepSeek LLM
- Entendiendo los hiperparámetros para el ajuste fino
Entidad de Fine-Tuning DeepSeek LLM
- Implementación de ajuste fino supervisado
- Usando LoRA (Adaptación de Bajo Rango) y PEFT (Eficiente en Parámetros Fine-Tuning)
- Ejecución de ajuste fino distribuido para conjuntos de datos a gran escala
Evaluación y optimización de modelos ajustados finos
- Evaluar el rendimiento del modelo con métricas de evaluación
- Manejando el sobreajuste y el subajuste
- Optimizar la velocidad de inferencia y la eficiencia del modelo
Implementando modelos DeepSeek ajustados finos
- Empaquetando modelos para despliegue de API
- Integrando modelos ajustados finos en aplicaciones
- Escalando implementaciones con computación en la nube y en el borde
Use Cases y aplicaciones del mundo real
- LLMs ajustados finos para finanzas, atención médica y soporte al cliente
- Estudios de caso de aplicaciones industriales
- Consideraciones éticas en modelos de IA específicos de dominio
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Experiencia con marcos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Familiaridad con transformadores y modelos de lenguaje grande (LLMs)
- Comprensión de técnicas de preprocesamiento de datos y entrenamiento de modelos
Audiencia
- Investigadores de IA que exploran el ajuste fino de LLM
- Ingenieros de aprendizaje automático que desarrollan modelos de IA personalizados
- Desarrolladores avanzados que implementan soluciones impulsadas por IA
21 Horas
