Curso de Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
LLM, incluidos modelos como LLM-R1 y LLM-V3, proporciona una base poderosa para construir aplicaciones de IA. El ajuste fino de estos modelos en conjuntos de datos específicos de dominio permite la creación de soluciones de IA especializadas adaptadas a las necesidades comerciales.
Esta capacitación dirigida por un instructor, en vivo (en línea o en el lugar), está dirigida a investigadores de IA, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de nivel avanzado que desean ajustar los modelos LLM de LLM para crear aplicaciones de IA especializadas adaptadas a industrias, dominios o necesidades comerciales específicas.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura y las capacidades de los modelos LLM, incluidos LLM-R1 y LLM-V3.
- Preparar conjuntos de datos y preprocesar datos para ajuste fino.
- Ajustar finamente LLM para aplicaciones específicas de dominio.
- Optimizar y desplegar modelos ajustados de manera eficiente.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para organizarlo.
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
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Implementar la generación y refactorización de código asistida por IA en proyectos a gran escala.
- Aprovechar la depuración impulsada por IA para mejorar la confiabilidad del software.
- Integrar DeepSeek Coder en DevOps y en las tuberías de CI/CD.
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- Implementar buenas prácticas para MLOps y versionado de modelos.
- Desplegar DeepSeek modelos en infraestructuras en la nube y locales.
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- Integrar las API de DeepSeek en aplicaciones.
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- Implementar modelos DeepSeek en entornos empresariales.
- Optimizar modelos de IA para rendimiento y escalabilidad.
- Garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento en las aplicaciones de IA.
- Implementar prácticas de IA ética en soluciones comerciales.
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- Utilizar modelos DeepSeek para el análisis de datos relacionados con la sostenibilidad.
- Aplicar IA para la modelación del cambio climático, la optimización de recursos y el monitoreo de biodiversidad.
- Desarrollar soluciones impulsadas por IA para el impacto social y los objetivos de desarrollo sostenible (ODS).
- Asegurar prácticas de IA responsable en aplicaciones de sostenibilidad.
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- Generar contenido de texto de alta calidad utilizando modelos DeepSeek.
- Automatizar flujos de trabajo de creación de contenido para blogs, redes sociales y campañas de marketing.
- Integrar herramientas de IA en sistemas de gestión de contenido existentes.
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- Usar DeepSeek para analizar datos comerciales y generar ideas.
- Aplicar modelado predictivo para pronósticos comerciales.
- Automatizar los informes y los flujos de trabajo de inteligencia comercial.
- Mejorar la toma de decisiones con analíticas impulsadas por IA.
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- Entender los conceptos básicos de la inteligencia artificial sin código y sus aplicaciones en los negocios.
- Utilizar modelos DeepSeek para generación de contenido y automatización.
- Integrar herramientas de IA en flujos de trabajo existentes utilizando plataformas como Zapier, Make y Notion.
- Analizar datos comerciales y generar información accionable utilizando IA.
- Desarrollar estrategias impulsadas por IA para mejorar la productividad y la toma de decisiones.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender las capacidades y limitaciones de DeepSeek Coder.
- Generar fragmentos de código de alta calidad con la ayuda de AI.
- Utilizar DeepSeek Coder para depurar y optimizar código.
- Automatizar tareas de programación repetitivas utilizando herramientas de AI.
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14 HorasEste curso de capacitación en vivo dirigido por instructores en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que desean implementar DeepSeek AI para la automatización del servicio de atención al cliente.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Integrar DeepSeek AI en sistemas de chatbot.
- Automatizar las respuestas de soporte al cliente con AI.
- Analizar y mejorar las interacciones con los clientes utilizando información obtenida con IA.
- Optimizar los flujos de trabajo de los chatbots para una mejor experiencia del usuario.
DeepSeek for Cybersecurity and Threat Detection
14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigido a profesionales de ciberseguridad de nivel intermedio que desean aprovechar DeepSeek para la detección y automatización de amenazas avanzadas.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Utilizar la inteligencia artificial DeepSeek para la detección y análisis de amenazas en tiempo real.
- Implementar técnicas de detección de anomalías impulsadas por IA.
- Automatizar la监控监控监控 seguridad y la respuesta utilizando DeepSeek.
- Integrar DeepSeek en los marcos de ciberseguridad existentes.
DeepSeek for Digital Marketing: AI-Driven Content and Strategy
14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por instructors en Uruguay> (en línea o en el sitio) está dirigido a profesionales de marketing digital principiantes que desean mejorar sus estrategias de marketing con automatización de IA e información basada en datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Usar DeepSeek para generar contenido de marketing de alta calidad.
- Automatizar la interacción en redes sociales y la distribución de contenido.
- Analizar los datos de la audiencia para mejorar la segmentación y personalización.
- Integrar herramientas potenciadas por IA en sus flujos de trabajo de marketing.