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Instalando AI Training

Esta guía te llevará a través de la instalación de AI Training en tu computadora. El proceso toma aproximadamente 5-10 minutos.

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Lo Que Obtendrás

Cuando instalas AI Training con pip o uv, obtienes:
  • Interfaz de Línea de Comandos - El comando aitraining para entrenar modelos
  • Interfaz de Chat - Prueba e interactúa con tus modelos entrenados vía navegador
  • API de Python - Importa y usa en tus scripts de Python
Todas las interfaces están incluidas en una sola instalación de paquete.

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Prerrequisitos

Antes de instalar AI Training, necesitas Python en tu sistema. Python es un lenguaje de programación en el que se ejecuta AI Training.

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Verificar si Python Está Instalado

Abre tu terminal (Mac) o Símbolo del sistema (Windows) y escribe: 
python --version
Si ves un número de versión como Python 3.8.0 o superior, estás listo. AI Training requiere Python 3.8 o más reciente (3.10+ recomendado). Si obtienes un error o tienes una versión anterior, sigue los pasos de instalación a continuación.

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Instalando Python

  • Windows
  • Mac
  • Linux

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Instalación en Windows

  1. Descargar Python
    • Ve a python.org/downloads
    • Haz clic en el botón amarillo “Download Python”
    • Guarda el instalador
  2. Ejecutar el Instalador
    • Haz doble clic en el archivo descargado
    • Importante: Marca “Add Python to PATH” en la parte inferior
    • Haz clic en “Install Now”
    • Espera a que la instalación se complete
  3. Verificar Instalación
    • Abre Símbolo del sistema (busca “cmd” en el menú Inicio)
    • Escribe: python --version
    • Deberías ver la versión de Python
  4. Instalar pip (si es necesario)
    • pip generalmente viene con Python, pero verifica:
    pip --version
    • Si no se encuentra, ejecuta:
    python -m ensurepip --upgrade

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Instalando AI Training

Una vez que Python esté listo, tienes dos opciones para instalar AI Training. Recomendamos usar uv para una instalación más rápida.

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Opción 1: Usando uv (Recomendado)

uv es un instalador de paquetes de Python moderno que es mucho más rápido que pip y maneja entornos virtuales automáticamente.

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Instala uv primero:

  • Windows
  • Mac/Linux
# Usando PowerShell (como administrador)
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

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Luego instala AI Training:

# uv crea y gestiona automáticamente un entorno virtual
uv pip install aitraining
¡Eso es todo! uv maneja el entorno virtual por ti automáticamente.

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Opción 2: Usando pip (Método tradicional)

Si prefieres el enfoque tradicional o no puedes instalar uv:

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Paso 1: Crear un Entorno Virtual

Un entorno virtual mantiene los archivos de AI Training separados de otros proyectos de Python.
  • Windows
  • Mac/Linux
python -m venv aitraining-env
aitraining-env\Scripts\activate
Verás (aitraining-env) en tu terminal cuando el entorno esté activo.

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Paso 2: Instalar AI Training

pip install aitraining
Esto descarga e instala AI Training desde PyPI con todas sus dependencias (incluyendo PyTorch).

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Paso 3: Verificar Instalación

Verifica que todo se instaló correctamente: 
aitraining --version
Deberías ver el número de versión de AI Training.

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Elige Tu Interfaz

AI Training ofrece tres formas de trabajar:

Línea de Comandos

Mejor para entrenarEntrena modelos con comandos. Bueno para scripts y automatización.Comienza con: aitraining --help

Interfaz de Chat

Mejor para probarPrueba tus modelos entrenados de forma interactiva en un navegador.Comienza con: aitraining chat

API de Python

Mejor para desarrolladoresIntegra el entrenamiento en tus aplicaciones de Python.Comienza con: from autotrain.trainers.clm.params import LLMTrainingParams

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Dependencias Opcionales

Algunas características requieren paquetes adicionales:
CaracterísticaPaqueteInstalarPlataforma
Entrenamiento LoRA más rápidounslothpip install unslothLinux (solo SFT, llama/mistral/gemma/qwen2)
Flash Attention 2flash-attnpip install flash-attnLinux (CUDA)
Entrenamiento distribuidoaccelerateIncluidoLinux/Mac/Windows
DeepSpeed Zero-3deepspeedpip install deepspeedLinux
Quantization 4/8-bitbitsandbytesIncluidoSolo Linux
Accelerate es requerido para entrenamiento multi-GPU y distribuido. Está incluido con AITraining. DeepSpeed es opcional y proporciona optimización de memoria Zero-3 para modelos muy grandes.
Quantization (int4/int8) solo funciona en Linux. La biblioteca bitsandbytes requerida para --quantization int4 o --quantization int8 no está disponible en Windows o macOS.

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Configuración de GPU (Opcional)

Para entrenamiento con GPU NVIDIA, es posible que quieras reinstalar PyTorch con tu versión específica de CUDA: 
# CUDA 11.8
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# CUDA 12.1
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

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Configuración de Weights & Biases (Opcional)

AITraining usa W&B para logging por defecto. Para habilitar: 
pip install wandb
wandb login
O establece la variable de entorno: WANDB_API_KEY=your_key

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Problemas Comunes

Python no está en tu PATH del sistema. Prueba:
  • Usa python3 en lugar de python
  • Reinstala Python y marca “Add Python to PATH”
  • Agrega Python manualmente al PATH en Variables de Entorno del Sistema
En Mac/Linux, es posible que necesites usar sudo:
sudo pip install aitraining
O mejor, usa un entorno virtual (mostrado arriba).
pip no se instaló con Python. Instálalo:
python -m ensurepip --upgrade
O en Linux:
sudo apt install python3-pip
  • Asegúrate de tener suficiente espacio en disco (PyTorch es grande)
  • Intenta actualizar pip primero: pip install --upgrade pip
  • Para soporte GPU, asegúrate de que los controladores CUDA estén instalados

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Próximos Pasos

¡Instalación completa! Ahora estás listo para entrenar tu primer modelo:

Tutorial de Inicio Rápido

Entrena tu primer modelo de IA en 10 minutos

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