#004 - Fine tunning de modelos generativos
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Description
Después de los capítulos sobre Retrieval Augmented Generation y Prompt Engineering, completamos la tríada de estrategias de base para el uso de IA generativa con datos propios con este capítulo...
show moreSi quieres probar los conceptos aparecidos en el capítulo, puedes hacerlo siguiendo los pasos descritos en los siguientes links:
https://aws.amazon.com/es/blogs/machine-learning/fine-tune-and-deploy-mistral-7b-with-amazon-sagemaker-jumpstart/
https://aws.amazon.com/es/blogs/machine-learning/fine-tune-text-to-image-stable-diffusion-models-with-amazon-sagemaker-jumpstart/
Albert Capdevila es un arquitecto de soluciones de AWS basado en Barcelona, ayudando a los clientes a construir sus cargas en AWS de acuerdo a las mejores prácticas. Después de más de 15 años trabajando en proyectos en el ámbito de las arquitecturas de integración, lleva ya 4 años focalizado en el cloud y en el AI/ML.
Albert está actualmente trabajando en un modelo de predicción del tiempo libre que sus hijos le van a dejar para poder ir a escalar montañas.
Contacta con Albert Capdevila en LinkedIn en https://www.linkedin.com/in/albertcapdevila/
Angel Conde es especialista de analítica de Datos en AWS. Aparte de analítica, forma parte del equipo de especialización de IA/ML de AWS. Antes de estar en AWS dirigió un equipo de investigación en Analítica y AWS, tiene una tesis en NLP y ha dirigido dos tesis en colaboración con diferentes universidades sobre Deep Learning y detección de anomalías en series temporales.
Contacta con Angel Conde en LinkedIn en https://www.linkedin.com/in/acmanjon/
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