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Inteligencia Artificial

Fine-tuning de LLMs: De Datos a Modelo en Producción

Curso avanzado y práctico sobre fine-tuning de Large Language Models. Cubre cuándo hacer fine-tuning (vs prompting y RAG), cómo preparar datasets de calidad, las técnicas modernas eficientes en parámetros (LoRA, QLoRA), alineación de preferencias (DPO, RLHF),...

📊 Avanzado 📚 12 módulos ⏱ 13 h 30 min 🎓 Certificado oficial
Temario · 12 módulos
1
Módulo 1 — Cuándo (y cuándo no) hacer fine-tuning
📄 Lectura
1 h
2
Módulo 2 — Preparación del dataset
📄 Lectura
1 h 30 min
3
Módulo 3 — LoRA y PEFT: fine-tuning eficiente en parámetros
📄 Lectura
1 h 30 min
4
Quiz #1 — Fundamentos, datasets y PEFT
✅ Quiz
30 min
5
Módulo 5 — Entrenamiento práctico con HF, Unsloth y axolotl
📄 Lectura
1 h 30 min
6
Módulo 6 — Alineación: RLHF, DPO y la nueva generación
📄 Lectura
1 h 30 min
7
Quiz #2 — Entrenamiento y alineación
✅ Quiz
30 min
8
Módulo 8 — Evaluación rigurosa
📄 Lectura
1 h 30 min
9
Módulo 9 — Deployment y cuantización
📄 Lectura
1 h 30 min
10
Quiz #3 — Evaluación y producción
✅ Quiz
30 min
11
Módulo 10 — Casos reales, anti-patrones y futuro
📄 Lectura
30 min
12
Práctica Integradora — Fine-tune de Llama-3 con Unsloth en Colab
📄 Lectura
1 h 30 min
Sobre el curso
Curso avanzado y práctico sobre fine-tuning de Large Language Models. Cubre cuándo hacer fine-tuning (vs prompting y RAG), cómo preparar datasets de calidad, las técnicas modernas eficientes en parámetros (LoRA, QLoRA), alineación de preferencias (DPO, RLHF), evaluación rigurosa y despliegue cuantizado en producción. Incluye fundamentos matemáticos, decisiones de hiperparámetros, herramientas (Hugging Face PEFT, Unsloth, axolotl), y casos prácticos. Basado en papers fundacionales (Hu et al. 2021, Dettmers et al. 2023, Rafailov et al. 2023) y prácticas de la industria.

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