Curso de Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
Prompt Engineering y Few-Shot Fine-Tuning proporciona a los participantes conocimientos prácticos sobre el uso de técnicas de ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos para guiar de manera efectiva grandes modelos de lenguaje (LLM). El curso hace hincapié en el logro de resultados óptimos sin un ajuste exhaustivo, lo que permite la adaptación eficiente de modelos preentrenados para diversas tareas.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos para optimizar el rendimiento de LLM para aplicaciones del mundo real.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios de la ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos.
- Diseñe indicaciones efectivas para varias tareas de NLP.
- Aproveche las técnicas de pocos disparos para adaptar los LLM con datos mínimos.
- Optimice el rendimiento de LLM para aplicaciones prácticas.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción a Prompt Engineering
- ¿Qué es la ingeniería de prompts?
- Importancia del diseño prompt en los LLM
- Comparación de los enfoques de disparo cero, disparo único y disparo reducido
Diseño de indicaciones efectivas
- Principios de la elaboración de indicaciones de alta calidad
- Experimentar con variaciones rápidas
- Desafíos comunes en el diseño de solicitudes
Ajuste fino de pocos disparos
- Descripción general del aprendizaje de pocos disparos
- Aplicaciones en la adaptación de LLM específicos de tareas
- Integración de ejemplos de pocas tomas en las indicaciones
Manos a la obra con Prompt Engineering herramientas
- Uso de la API OpenAI para la experimentación rápida
- Explorando el diseño de prompts con Hugging Face Transformers
- Evaluación del impacto de las variaciones inmediatas
Optimización del rendimiento de LLM
- Evaluación de salidas y refinamiento de solicitudes
- Incorporar el contexto para obtener mejores resultados
- Manejo de ambigüedades y sesgos en las respuestas de LLM
Aplicaciones de Prompt Engineering
- Generación y resumen de textos
- Análisis y clasificación de sentimientos
- Escritura creativa y generación de código
Implementación de soluciones basadas en avisos
- Integración de mensajes en aplicaciones
- Supervisión del rendimiento y la escalabilidad
- Estudios de casos y ejemplos del mundo real
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica del procesamiento del lenguaje natural (PLN)
- Familiaridad con Python programación
- Se valorará la experiencia con grandes modelos de lenguaje (LLM)
Audiencia
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de PNL
- Profesionales del aprendizaje automático
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender conceptos y metodologías avanzadas en el aprendizaje por transferencia.
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- Domine el ajuste multitarea para mejorar el rendimiento del modelo en todas las tareas.
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- Integrar modelos de IA en flujos de trabajo empresariales seguros.
- Optimizar el rendimiento de la IA manteniendo la privacidad de los datos.
- Automatizar procesos empresariales con capacidades de IA en las instalaciones.
- Garantizar el cumplimiento de las políticas de seguridad y gobernanza empresarial.
Deploying Fine-Tuned Models in Production
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los desafíos de implementar modelos ajustados en producción.
- Incluya e implemente modelos en contenedores con herramientas como Docker y Kubernetes.
- Implemente la supervisión y el registro para los modelos implementados.
- Optimice los modelos para la latencia y la escalabilidad en escenarios del mundo real.
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- Configurar e implementar LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
- Aprovechar la aceleración de GPU para mejorar la velocidad de inferencia.
- Integrar Ollama en flujos de trabajo y aplicaciones.
- Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.
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- Configurar un entorno eficiente para el ajuste fino de modelos de IA en Ollama.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
- Integre LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
- Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
- Solucione problemas comunes en las aplicaciones de LangChain.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integre LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilice API y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones con tecnología LangChain.
- Escale e implemente agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
- Implemente las mejores prácticas de supervisión y seguridad en entornos de nube.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar LangChain para mejorar sus capacidades de análisis y visualización de datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Automatice la recuperación y limpieza de datos mediante LangChain.
- Realice análisis de datos avanzados utilizando Python y LangChain.
- Cree visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas Python integradas con LangChain.
- Aproveche LangChain para generar información sobre el lenguaje natural a partir del análisis de datos.
LangChain Fundamentals
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos y la arquitectura de LangChain y adquirir las habilidades prácticas para crear aplicaciones impulsadas por IA.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Instale y configure el entorno de LangChain.
- Comprenda la arquitectura y cómo LangChain interactúa con grandes modelos de lenguaje (LLM).
- Desarrolle aplicaciones sencillas con LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Peru (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que deseen instalar, configurar y utilizar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.