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Cursos de Data/Cursos de Inteligencia Artificial/Curso Llama AI
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Curso de Llama AI

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Aprende a usar Llama AI para diseñar, entrenar y desplegar modelos de lenguaje de última generación en proyectos de inteligencia artificial, con prácticas reales y herramientas avanzadas.

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Formación en Llama AI bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Llama AI

Profesionales de inteligencia artificial, desarrolladores de software y científicos de datos interesados en trabajar con modelos avanzados de lenguaje.

Objetivos de nuestro curso de Llama AI

  • Comprender los fundamentos de los modelos de lenguaje Llama AI y sus aplicaciones en inteligencia artificial.
  • Configurar el entorno necesario para entrenar y usar modelos Llama AI de manera eficiente.
  • Diseñar soluciones basadas en modelos de lenguaje para procesamiento de texto y comprensión del lenguaje natural.
  • Entrenar y personalizar modelos Llama AI para tareas específicas de negocio.
  • Integrar Llama AI en pipelines de inteligencia artificial y evaluar su rendimiento en casos reales.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Llama AI

Aprende a usar Llama AI para diseñar, entrenar y desplegar modelos de lenguaje de última generación en proyectos de inteligencia artificial, con prácticas reales y herramientas avanzadas.

Requisitos de nuestro curso de Llama AI

  • Conocimiento intermedio de Python, machine learning y procesamiento de lenguaje natural.
  • Python 3.8 o superior, bibliotecas Hugging Face, PyTorch o TensorFlow.
  • Equipo con GPU con al menos 8 GB de VRAM, 16 GB de RAM y espacio libre de 50 GB.
  • Acceso a datasets de texto y comprensión de las licencias asociadas a modelos preentrenados.

Temario del curso de Llama AI

tema 1

Introducción a Llama AI

  • Conceptos básicos de Llama AI y su evolución en el campo de la IA
  • Diferencias con otros modelos de lenguaje como GPT y BERT
  • Aplicaciones principales de Llama AI en la industria
  • Tipos de tareas que resuelve Llama AI
  • Configuración inicial para trabajar con Llama AI
  • Revisión de la documentación oficial y recursos de soporte
  • Licencias y políticas de uso de Llama AI
  • Ejercicio práctico: Exploración inicial de un modelo Llama AI
  • Beneficios y limitaciones de Llama AI en comparación con otros modelos
  • Análisis de casos de éxito con Llama AI
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tema 2

Configuración del Entorno de Desarrollo

  • Instalación de Python y bibliotecas necesarias
  • Configuración de entornos virtuales para proyectos Llama AI
  • Instalación de Hugging Face y PyTorch para manejo de modelos
  • Integración con Google Colab para uso en la nube
  • Configuración de GPUs locales para acelerar el procesamiento
  • Descarga e instalación de modelos preentrenados de Llama AI
  • Gestión de dependencias y conflictos entre bibliotecas
  • Ejercicio práctico: Configuración completa del entorno
  • Resolución de problemas comunes durante la instalación
  • Revisión de herramientas complementarias para desarrollo
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tema 3

Fundamentos de Modelos de Lenguaje

  • Qué son los modelos de lenguaje y cómo funcionan
  • Estructura y arquitectura de Llama AI
  • Conceptos básicos de embeddings de palabras
  • Introducción al entrenamiento y fine-tuning de modelos
  • Ejercicio práctico: Exploración de embeddings generados por Llama AI
  • Cómo los modelos de lenguaje procesan texto y contexto
  • Evaluación de calidad de los resultados en modelos de lenguaje
  • Limitaciones de los modelos de lenguaje actuales
  • Análisis comparativo con modelos de lenguaje tradicionales
  • Implicaciones éticas y responsables del uso de modelos de lenguaje
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tema 4

Carga y Uso de Modelos Preentrenados

  • Carga de modelos preentrenados desde Hugging Face
  • Ejecución de tareas básicas como generación de texto y resumen
  • Ajustes de hiperparámetros para mejorar resultados
  • Manejo de contextos largos y entradas complejas
  • Ejercicio práctico: Creación de un chatbot básico con Llama AI
  • Optimización del rendimiento en tareas recurrentes
  • Uso de técnicas para acelerar la inferencia en tiempo real
  • Gestión de recursos y memoria al trabajar con modelos grandes
  • Implementación de respuestas personalizadas mediante modelos preentrenados
  • Introducción al uso de prompts para tareas específicas
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tema 5

Entrenamiento Personalizado de Modelos

  • Preparación de datos para el entrenamiento de modelos
  • Métodos de preprocesamiento y limpieza de texto
  • Entrenamiento desde cero versus fine-tuning
  • Ejercicio práctico: Entrenamiento de Llama AI en un dataset personalizado
  • Ajuste de hiperparámetros para mejorar el rendimiento
  • Técnicas de regularización para evitar el sobreajuste
  • Evaluación y métricas de rendimiento en modelos personalizados
  • Aceleración del entrenamiento usando GPUs y TPUs
  • Integración de datos multilingües en el entrenamiento
  • Optimización del uso de recursos durante el entrenamiento
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tema 6

Procesamiento de Lenguaje Natural con Llama AI

  • Aplicaciones en procesamiento de texto: tokenización y análisis
  • Técnicas de clasificación y etiquetado de texto
  • Generación de resúmenes automáticos con Llama AI
  • Análisis de sentimientos y clasificación de emociones
  • Ejercicio práctico: Creación de un sistema de clasificación de textos
  • Traducción automática y retos asociados
  • Resolución de preguntas y respuestas contextuales
  • Extracción de entidades nombradas con modelos preentrenados
  • Integración de Llama AI en sistemas de procesamiento de datos en tiempo real
  • Prácticas responsables en el uso de NLP avanzado
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tema 7

Generación de Contenido con Llama AI

  • Generación de texto coherente y creativo
  • Ajuste de parámetros de generación como temperatura y top-k
  • Uso de prompts avanzados para obtener resultados específicos
  • Ejercicio práctico: Creación de contenido automatizado para blogs
  • Generación de código fuente con modelos de lenguaje
  • Técnicas para evitar sesgos en la generación de texto
  • Comparativa entre modelos de generación de texto
  • Casos prácticos en marketing y generación de contenido SEO
  • Implementación de pipelines de generación de contenido
  • Evaluación de calidad en el contenido generado
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tema 8

Optimización de Modelos Llama AI

  • Métodos para reducir el consumo de memoria y recursos
  • Uso de distillation para crear modelos más ligeros
  • Técnicas de compresión de modelos de lenguaje
  • Ejercicio práctico: Optimización de un modelo para dispositivos locales
  • Adaptación de modelos para tareas específicas
  • Uso de herramientas de benchmarking para medir eficiencia
  • Optimización del tiempo de inferencia en aplicaciones críticas
  • Escalabilidad de modelos en entornos de producción
  • Reducción del tiempo de entrenamiento con técnicas avanzadas
  • Casos de estudio en optimización y resultados obtenidos
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tema 9

Integración de Llama AI en Proyectos

  • Construcción de APIs para uso de modelos en aplicaciones
  • Integración con frameworks web como Flask y FastAPI
  • Diseño de interfaces de usuario para modelos de lenguaje
  • Ejercicio práctico: Creación de un servicio web basado en Llama AI
  • Uso de Llama AI en pipelines de análisis de datos
  • Monitoreo y mantenimiento de modelos en producción
  • Mejores prácticas para garantizar la disponibilidad del servicio
  • Implementación de flujos CI/CD para modelos
  • Evaluación continua de modelos en producción
  • Gestión de actualizaciones y mejoras en modelos desplegados
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tema 10

Proyecto Final

  • Definición de un caso práctico: Aplicación personalizada con Llama AI
  • Preparación del dataset y objetivos del proyecto
  • Entrenamiento y personalización de un modelo
  • Diseño de una solución completa con integración y despliegue
  • Implementación de la solución en un entorno real
  • Evaluación del rendimiento y ajustes finales
  • Presentación del proyecto final y reflexiones
  • Extensión del proyecto a aplicaciones más complejas
  • Documentación y conclusiones del curso
  • Exploración de pasos siguientes en el uso de modelos de lenguaje
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