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Fine-Tuning y Modelos Propios: Cuándo y Cómo

Guía técnica y estratégica de fine-tuning de modelos de lenguaje: cuándo tiene sentido construir un modelo propio vs usar RAG vs prompting avanzado, cómo preparar datos de entrenamiento y cómo evaluar el resultado.

Dirigido a: Ingenieros de ML con base técnica sólida, CTOs evaluando inversión en modelos propietarios, Equipos con casos de uso muy específicos de dominio

Objetivos

Evaluar objetivamente si el caso de uso justifica fine-tuning versus alternativas más baratas
Preparar un dataset de fine-tuning de alta calidad con proceso documentado y reproducible
Ejecutar fine-tuning en GPU cloud con costes controlados y resultados evaluados
Desplegar y operar un modelo fine-tuned en producción

Programa

Módulo 1: La decisión estratégica 3h

Módulo 2: Preparación de datos 5h

Módulo 3: Fine-tuning en práctica 6h

Módulo 4: Evaluación y comparación 4h

Módulo 5: Despliegue y producción 2h

Entregables

Framework de decisión make-vs-finetune-vs-prompt documentado para el caso de uso
Dataset de fine-tuning preparado con al menos 1.000 ejemplos de calidad
Modelo fine-tuned entrenado y evaluado con métricas objetivas
Modelo desplegado en producción o staging con API compatible

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Duración: 20 horas

Modalidad: Teleformación

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*La bonificación depende del crédito FUNDAE disponible.