
Explore techniques for evaluating Large Language Models and RAG pipelines in production, focusing on Valor, an open-source evaluation service for rigorous real-world testing.

Explore challenges and solutions in deploying conversational AI to enterprises, focusing on accuracy optimization, LLMOps workflows, and infrastructure requirements for scalable implementation.

Explore training a small LLM (GPT2) locally, understanding challenges and limitations of LLM development for individuals and small teams.

Aprende a entrenar un LLM nanoGPT en español desde cero, crear datasets personalizados y realizar inferencias localmente utilizando un modelo GPT2 base.

Crea un chain Retrieval QA con Langchain, Faiss y OpenAI. Aprende a salvar componentes en MLFLOW Databricks y realizar inferencias usando la chain creada.

Aprende a utilizar OpenAI GPT-4 como revisor de código, encapsulándolo en un modelo Python de MLflow para implementarlo en una pipeline de Databricks.

Aprende LLMOps con MLFlow y Databricks: implementa y gestiona modelos de lenguaje a gran escala utilizando herramientas de vanguardia en español.

Explora técnicas avanzadas de optimización para LLMs: FlashAttention, GQA, DDP y FSDP. Mejora la eficiencia en capas de atención y entrenamiento.

Aprende a personalizar y evaluar modelos Flan-T5 para resumen de documentos mediante prompt tuning, con enfoque práctico en español.

Personaliza un Vision Transformer con tu dataset, crea un docker y un punto de inferencia con FastAPI para clasificación de imágenes.

Convierte un Video Vision Transformer a formato ONNX y realiza inferencia en CPU, optimizando el rendimiento del modelo de clasificación de videos.

Optimiza la inferencia en GPU con Nvidia TensorRT SDK, convirtiendo modelos y comparando tiempos de ejecución en diferentes precisiones de datos.

Compara el rendimiento de inferencia de modelos convertidos a ONNX, OpenVino y TensorRT frente a PyTorch nativo en GPU y CPU.

Aprende a realizar inferencia en CPU con el modelo Florence 2 Large en formato ONNX utilizando C#. Explora técnicas avanzadas de machine learning y ciencia de datos.

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Explore FlashAttention, GQA, FSDP, and DDP techniques to enhance LLM efficiency, training, and fine-tuning in self-attention layers.

Explore ONNX runtime GPU support for inference with generative models, including Phi3-mini quantization and conversion techniques.

Discover how vector databases are being integrated into university curricula and online learning platforms, with insights on implementing RAG patterns and scaling database education.