Sistemas de producción con IA generativa: Un recorrido interactivo (LLMs, RAG y Fine-Tuning)

Índice

1. Introducción
2. La importancia de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) y la inteligencia artificial generativa
3. Herramientas y tendencias recientes en la infraestructura de aprendizaje automático
   • 3.1. LLMs y su integración en pilas empresariales preexistentes
   • 3.2. Métodos para trabajar con LLMs 3.2.1. Uso de APIs de LLMs 3.2.2. Uso de modelos de código abierto
4. Caso de estudio: Mejoras en la experiencia de compra en línea mediante la generación de imágenes y recomendaciones personalizadas
   • 4.1. La evolución de la experiencia de compra en línea
   • 4.2. Generación de imágenes y recomendaciones personalizadas mediante LLMs
5. Desafíos y consideraciones clave
   • 5.1. Integración de LLMs en pilas empresariales
   • 5.2. Seguridad y escalabilidad de la infraestructura
   • 5.3. Gobernanza de modelos y datos
   • 5.4. Versionado y despliegue de modelos
6. Metaflow: Una solución integral para la implementación y gestión de LLMs
7. Parte 1: Uso de APIs de LLMs
   • 7.1. Acceso a APIs de LLMs con Python
   • 7.2. Ejemplos de uso de LLMs en chatbot y recomendaciones personalizadas
8. Parte 2: Uso de modelos de código abierto con Metaflow
   • 8.1. Exploración del catálogo de modelos de código abierto de Hugging Face
   • 8.2. Caso de estudio: Utilizando el modelo Bloom para generación de imágenes
9. Mejorando la interacción con LLMs mediante el diseño de inputs
   • 9.1. Ingeniería de prompts para potenciar la generación de respuestas relevantes
   • 9.2. Utilización de la técnica RAG para incorporar datos propios en la interacción con LLMs
10. Escalando y optimizando la implementación de LLMs con Metaflow
    • 10.1. Programación de workflows y actualización automatizada de datos
    • 10.2. Optimización y control de versiones en la implementación
11. Fine-tuning de modelos de código abierto para necesidades específicas
    • 11.1. Entrenamiento de modelos personalizados con Metaflow y técnicas de optimización avanzadas
    • 11.2. Despliegue y servicio de modelos fine-tuned
12. Conclusiones
13. Preguntas frecuentes (FAQ)
    • 13.1. ¿Cuáles son los requisitos previos para seguir este Tutorial?
    • 13.2. ¿Qué es Hugging Face y cómo puedo acceder a su catálogo de modelos?
    • 13.3. ¿Cómo puedo dimensionar la infraestructura de LLMs en Metaflow?
    • 13.4. ¿Cuáles son las mejores prácticas para mejorar la precisión de las respuestas generadas por LLMs?
    • 13.5. ¿Cuáles son los beneficios de realizar fine-tuning de modelos de código abierto con Metaflow?
    • 13.6. ¿Cómo puedo desplegar y servir mis propios modelos fine-tuned?

Introducción

Hola a todos y bienvenidos. En este tutorial, exploraremos las últimas técnicas y tendencias en el mundo de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) y la inteligencia artificial generativa. Estos avances ofrecen nuevas posibilidades para mejorar la interacción con los usuarios, como la generación de imágenes personalizadas y las recomendaciones basadas en el comportamiento de cada individuo.

En la primera parte de este tutorial, aprenderemos cómo utilizar APIs de LLMs para integrar estas capacidades en nuestras propias aplicaciones. En la segunda parte, nos sumergiremos en el vasto catálogo de modelos de código abierto de Hugging Face y veremos cómo usarlos en conjunción con Metaflow, una herramienta integral para implementar y gestionar LLMs.

También exploraremos técnicas avanzadas, como la ingeniería de prompts y el fine-tuning de modelos de código abierto para adaptarlos a nuestras necesidades específicas. Además, proporcionaremos pautas para escalar y optimizar la implementación de LLMs, y responderemos a preguntas frecuentes relacionadas con estos temas.

Estamos emocionados de compartir esta información con ustedes y animamos a todos a seguir las instrucciones y experimentar con los ejemplos que presentamos. ¡Comencemos!

🌟 Destacados

• Exploraremos cómo integrar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) en sus pilas empresariales preexistentes
• Aprenderemos a utilizar APIs de LLMs para generar respuestas inteligentes y personalizadas
• Utilizaremos el catálogo de modelos de código abierto de Hugging Face para incrementar la capacidad y flexibilidad de nuestros LLMs
• Exploraremos técnicas de ingeniería de prompts y fine-tuning para mejorar la relevancia de las respuestas generadas por LLMs
• Descubriremos cómo escalar, optimizar y versionar la implementación de LLMs con Metaflow
• Aprenderemos a entrenar y desplegar nuestros propios modelos fine-tuned para aplicaciones específicas