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Entendiendo AI Training

AI Training te permite enseñar a modelos de IA a hacer tareas específicas para tus necesidades. Piensa en ello como entrenar a un asistente muy inteligente que aprende de ejemplos.

Mira: ¿Por Qué Entrenar Tus Propios Modelos?

La Idea Básica

Imagina que quieres una IA que entienda los productos de tu empresa, o reconozca tipos específicos de imágenes, o escriba con la voz de tu marca. En lugar de usar IA genérica como ChatGPT, puedes entrenar tu propia versión especializada.

Métodos de Entrenamiento Explicados

Hacer el Entrenamiento Asequible

El entrenamiento de IA regular necesita computadoras costosas. Usamos trucos para hacerlo funcionar en hardware normal:
  • LoRA - Solo entrena partes pequeñas de la IA en lugar de todo
  • Quantization - Usa números menos precisos (como redondear 3.14159 a 3.14)
  • Flash Attention - Omite cálculos innecesarios
  • Gradient Checkpointing - Intercambia velocidad por uso de memoria
Piensa en ello como compresión de video - misma calidad, archivo más pequeño.

Lo Que Puedes Construir

Para Negocios

  • Bots de atención al cliente que conocen tus productos
  • Clasificadores de documentos para tus formularios específicos
  • Generadores de emails de ventas en la voz de tu empresa

Para Investigación

  • Identificadores de especies desde fotos
  • Analizadores de informes médicos
  • Resumidores de artículos científicos

Para Diversión

  • Chatbots que hablan como tu personaje favorito
  • Clasificadores de imágenes para tus hobbies
  • Asistente personal que conoce tus preferencias

Cómo Funciona el Entrenamiento

  1. Reúne Ejemplos - Recopila datos mostrando lo que quieres que la IA aprenda
  2. Elige un Punto de Partida - Elige un modelo pre-entrenado (como Llama o GPT)
  3. Establece Parámetros - Decide velocidad de entrenamiento, duración (o usa nuestros valores predeterminados)
  4. Entrena - Deja que la computadora aprenda de tus ejemplos
  5. Prueba - Verifica si funciona bien
  6. Usa - Despliega tu IA personalizada

Formatos Soportados

Datos de Entrada

  • Archivos de Texto - .txt, .json, .jsonl para modelos de lenguaje
  • Imágenes - .jpg, .png para modelos de visión
  • Archivos CSV - Para datos tabulares (necesita estructura de columnas adecuada)
  • Hugging Face Datasets - Carga directa desde el hub

Modelos de Salida

  • Formatos estándar PyTorch/Hugging Face
  • Fusión automática de adaptadores LoRA
  • Subida directa a Hugging Face Hub

Características Clave

Lo que hace diferente a AITraining:
  • Conversión Automática de Datasets - Proporciona Alpaca, ShareGPT, Q&A, o cualquier formato. Detectamos y convertimos automáticamente.
  • 32 Chat Templates - Llama, Gemma, Mistral, Qwen, y más. Sin formato manual.
  • Búsqueda de Hyperparámetros - Integración con Optuna encuentra configuraciones óptimas automáticamente.
  • Evaluación Integrada - Métricas BLEU, ROUGE, BERTScore, perplexity durante el entrenamiento.
  • Interfaz de Chat - Prueba tus modelos inmediatamente después del entrenamiento.

Roadmap

Características en las que estamos trabajando:
  • Marketplace de modelos
  • Entrenamiento en la nube con un clic
  • Monitoreo avanzado de rendimiento
El entrenamiento central permanece gratuito y de código abierto.

Próximos Pasos


AI Training es un fork de AutoTrain de Hugging Face con métodos de entrenamiento adicionales y optimizaciones. Gratuito y de código abierto.