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Programa del Curso
Introducción a Fine-Tuning Desafíos
- Descripción general del proceso de ajuste fino
- Desafíos comunes en el ajuste fino de modelos grandes
- Comprender el impacto de la calidad de los datos y el preprocesamiento
Abordar los desequilibrios de datos
- Identificación y análisis de desequilibrios de datos
- Técnicas para manejar conjuntos de datos desequilibrados
- Uso del aumento de datos y los datos sintéticos
Gestión del sobreajuste y el subajuste
- Comprender el sobreajuste y el subajuste
- Técnicas de regularización: L1, L2 y abandono
- Ajuste de la complejidad del modelo y la duración del entrenamiento
Mejora de la convergencia de modelos
- Diagnóstico de problemas de convergencia
- Elegir la tasa de aprendizaje y el optimizador adecuados
- Implementación de horarios de ritmo de aprendizaje y calentamientos
Depuración Fine-Tuning de canalizaciones
- Herramientas para el seguimiento de los procesos formativos
- Registro y visualización de métricas de modelos
- Depuración y resolución de errores en tiempo de ejecución
Optimización de la eficiencia de la formación
- Tamaño de lote y estrategias de acumulación de gradiente
- Utilización de entrenamiento de precisión mixto
- Entrenamiento distribuido para modelos a gran escala
Casos prácticos de solución de problemas del mundo real
- Caso práctico: Ajuste para el análisis de sentimientos
- Estudio de caso: Resolución de problemas de convergencia en la clasificación de imágenes
- Caso práctico: Abordar el sobreajuste en el resumen de texto
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con frameworks de aprendizaje profundo como PyTorch o TensorFlow
- Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático, como el entrenamiento, la validación y la evaluación.
- Familiaridad con el ajuste fino de modelos previamente entrenados
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de IA
14 Horas