Resumen del Curso
El fine-tuning adapta modelos pre-entrenados a tu dominio específico. Cuando RAG no es suficiente—cuando necesitas que el modelo piense diferente, no solo acceda a datos diferentes—el fine-tuning es la respuesta. Este curso cubre técnicas modernas de eficiencia de parámetros que hacen el entrenamiento accesible.
Fundamentos de Transfer Learning
Cómo los modelos pre-entrenados codifican conocimiento y por qué funciona el fine-tuning.
Preparación de Dataset
Curación de datos de entrenamiento, formateo para instruction tuning, filtrado de calidad.
LoRA & QLoRA
Fine-tuning eficiente en parámetros. Entrena modelos de miles de millones de parámetros en GPUs de consumo.
Infraestructura de Entrenamiento
Configuración de entornos de entrenamiento, entrenamiento distribuido, monitoreo.
Evaluación e Iteración
Midiendo el éxito del fine-tuning. Benchmarks, evaluación humana, pruebas A/B.
Despliegue y Serving
Cuantización, fusión de modelos e inferencia eficiente para producción.
Cuándo Fine-Tune vs RAG
| Caso de Uso | Mejor Enfoque | Por Qué |
|---|---|---|
| Responder preguntas sobre documentos | RAG | El modelo no necesita memorizar, solo razonar |
| Generar código en estilo de empresa | Fine-Tune | El estilo está embebido en pesos, no es recuperable |
| Terminología específica de dominio | Ambos | Fine-tune para fluidez, RAG para hechos |
| Formatos de salida estructurados | Fine-Tune | Formato consistente requiere entrenamiento |
| Información en tiempo real | RAG | No puedes reentrenar para cada actualización |
| Tono/personalidad específica | Fine-Tune | La voz emerge del entrenamiento, no de la recuperación |
Patrones Creacionales para Entrenamiento
Los pipelines de entrenamiento se benefician de patrones creacionales que gestionan la construcción y configuración de objetos complejos.
Builder
Construye configuraciones de entrenamiento complejas paso a paso. Model settings, config LoRA, argumentos de training—validados y ensamblados correctamente.
Abstract Factory
Crea familias de objetos relacionados: modelo + tokenizer + trainer para diferentes modelos base (Llama, Mistral, Qwen).
Prototype
Clona configuraciones de entrenamiento para sweeps de hiperparámetros. Comienza desde una config funcional y modifica parámetros específicos.
Memento
Guarda el estado de entrenamiento para checkpointing y recuperación. Resume desde cualquier punto después de crashes o preemption.
Proyectos Prácticos
- Preparar un dataset en formato Alpaca desde tus documentos de dominio
- Implementar el patrón Builder para configuración de entrenamiento
- Hacer fine-tune de Llama 3.2 3B con LoRA en una sola GPU
- Usar el patrón Prototype para ejecutar sweeps de hiperparámetros
- Implementar checkpointing con el patrón Memento
- Fusionar pesos LoRA de vuelta en el modelo base
- Cuantizar a GGUF para despliegue local con llama.cpp
- Evaluar con benchmarks específicos de tarea y pruebas A/B
Requisitos de GPU
Este curso requiere acceso a GPU. QLoRA puede entrenar modelos 7B en 8GB VRAM, pero 24GB+ se recomienda para iteración cómoda. Opciones cloud: RunPod, Lambda Labs, o Colab Pro.
¿Listo para Entrenar Modelos Personalizados?
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