Ya tenéis disponible el post con el código. Por cierto! Este vídeo está funcionando mejor que los 10 últimos y esto es gracias a vosotros, mil gracias, solo quería compartirlo.
Gracias por el contenido, es importante también mencionar que existen formas de utilizar checkpoints para regresar al estado original del modelo. esto en caso quisieras retornar (como usar backups)
Completamente de acuerdo con el comentario de Abel. Cada vez que necesito una introducción a una tecnología o técnica, siempre aparece uno de tus vídeos, automágicamente, con justo el contenido que necesito. Explicado de forma clara y precisa. Ahora me toca repasar los conceptos y profundizar más. ¡Gracias Albert!
Fantástico video, Albert. De todas maneras, el tema de RAG me interesa más. Conjuga LLMs con base de datos vectoriales. Espero que sea más viable a nivel doméstico que este fine-tuning, porque el tiempo de procesamiento me ha parecido elevado para mi portátil. Un abrazo.
Estaría genial un vídeo sobre cómo desplegar llama 3.2 de forma profesional en producción en un ambiente corporativo? Yo pagaría por un curso sobre eso y por otro sobre cómo armar un servidor local con tarjetas nvidia
Yo dejando mi like , siempre habla mucho por q aveces veo tus videos como popcast antes de dormir y los escucho con los audífonos o lo pongo em altavoz en la compu
excelente contenido, te sigo desde tus totoriales de html5 . tambien he estado trasheando con ollama y llama 3.2 realice un evaluador de examenes y bastante bien este pequeño modelo, ahora en busqueda de como alojar y poner en un vps por ejem todo esto.. que siga creciendo tu canal. saludos desde chile
Complicada pregunta! El tema de entrenar es mas cosa de científico de datos pero el diseño de la arquitectura, como se despliega, etc. es mas cosa del arquitecto por un lado y devops por el otro
Q buen video, solo una consulta, entiendo que lo puedes entrenar con JSONs y con varios ficheros, y estar entrenandolo recurrentemente. Me lo imagino en el caso de un asistente que debe estar adicionando información constantemente.
que buen video la verdad me estoy animando por entrenar un modelo pero mi gpu es de amd la rx6700, este proceso me sirve tal cual o tendre que hacer variaciones?
sou backend dev, y siempre he tenido curiosidad sobre como usar mis propios modelos de machine learning y como hacerles finnnnnnnnnetuning, creía que era más complicado, pero creo que lo que yo necesito es bastante accesible, incluso creo que podría hacerlo con mi lenguaje main que es Rust
Muy bueno el finetunning y los errores que trae su uso ya que alucinan, pero lo de los RAGS es mucho más interesante, meterle pdfs y que responda sobre eso es impresionante. Yo use el RAG de notebooklm y es que no vale para nada, le metí un montón de leyes en pdf y respondía lo que le daba la gana. Luego probe a onerle solo el codigo penal español y se flipaba, algunas acertaba, pero otras no encontraba la respuesta o se fumaba un puro y contestaba lo que le daba la gana. No le veo futuro si no se salvan esas cosas.
Ya tenéis disponible el post con el código. Por cierto! Este vídeo está funcionando mejor que los 10 últimos y esto es gracias a vosotros, mil gracias, solo quería compartirlo.
Hola, en donde veo el codigo ?
Disculpa donde puedo ver el código completo, se agradecería mucho estoy siguiendo el tutorial y quede ahí, traté de copiarlo pero tengo problemas
Muy buen video, ojala y sigas sacando más videos como este, gracias por compartir.
acabo de verte por primera vez definitivamente me suscribo y ademas me voy a ver muchos videos!
Gracias por el contenido, es importante también mencionar que existen formas de utilizar checkpoints para regresar al estado original del modelo.
esto en caso quisieras retornar (como usar backups)
Completamente de acuerdo con el comentario de Abel. Cada vez que necesito una introducción a una tecnología o técnica, siempre aparece uno de tus vídeos, automágicamente, con justo el contenido que necesito. Explicado de forma clara y precisa. Ahora me toca repasar los conceptos y profundizar más. ¡Gracias Albert!
Siempre que quiero estudiar algo, tú lo acabas de subir, muchas gracias Digital!!!
Jajjajaja casualidades de la vida Abel!
Excelente el video muy conciso, ojalá tu contenido llegue a más personas y puedas seguir creciendo!
@@mrsolovan Mil gracias!!!
Muchas gracias por el contenido.
Buen contenido.
Fantástico video, Albert. De todas maneras, el tema de RAG me interesa más. Conjuga LLMs con base de datos vectoriales. Espero que sea más viable a nivel doméstico que este fine-tuning, porque el tiempo de procesamiento me ha parecido elevado para mi portátil. Un abrazo.
Gracias por todo el contenido. Crack! 💪
Gracias a ti por el comentario Julio!
duro!!
Espero de corazón que te puedas ganar la vida con estos vídeos.
@@luisperis6064 Mil gracias Luis!!!
Genial, dejando mi comentario de agradecimiento jejej 🎉🎉
@@guillermogaleanofernandez5497 Mil gracias Guillermo!
Gran aporte, muchas gracias!
@@walterrodriguez2696 A ti pot apoyar Walter!
muchas gracias por el video!
Muy buen tutorial! Sencillo y conciso👍
Mil gracias!!!
Muchas gracias! Muy buen contenido
@@juanpablolausi602 Mil gracias again Juan Pablo!
Eres un crack!!! Gracias por tanta calidad en tu contenido!!!
A ti por apoyar
Estaría genial un vídeo sobre cómo desplegar llama 3.2 de forma profesional en producción en un ambiente corporativo? Yo pagaría por un curso sobre eso y por otro sobre cómo armar un servidor local con tarjetas nvidia
@@pedrojesusrangelgil5064 me lo apunto
Yo dejando mi like , siempre habla mucho por q aveces veo tus videos como popcast antes de dormir y los escucho con los audífonos o lo pongo em altavoz en la compu
@@kevinmc24 Ostras! No me lo había planteado!!! Mil gracias
Excelente video, muy bien explicado y resumido!!!!
Gracias muy buen video
Excelente videos, gracias Crack🤝
Mil gracias Leandro!
Muchas gracias por éste excelente video
😀 Excelente. Muchas gracias.
A ti Reiner!
Muchas gracias por el video y el esfuerzo
@@jherreromail A ti por apoyar!!!!
El mejor contenido!
Mil gracias Crack!
Que interesante, gracias.
Mil gracias Antonio!
excelente contenido, te sigo desde tus totoriales de html5 . tambien he estado trasheando con ollama y llama 3.2 realice un evaluador de examenes y bastante bien este pequeño modelo, ahora en busqueda de como alojar y poner en un vps por ejem todo esto.. que siga creciendo tu canal. saludos desde chile
@@cesarsoliscaro Mil gracias Cesar!
Gran contenido
Mil gracias!!!!
PERFECT timing!
@@ariromerog Mil gracias!!!
Gracias por la aportación, que me sirve de ayuda en estos temas.
@@bokeron999 gracias a ti por apoyar
Gracias por el video
Excelente
Muy buen tutorial
@@Will.I.Am50 mil gracias crack!
Ahora todos queremos video de RAG también como.usar estos modelos entrenados con una interfas estilo chat opensource
Vamos a ver que podemos hacer :)
Esto es oxígeno puro! (Mas útil qie el oro puro) 😂😂😂😂
@@rafaelcampoverde Gracias por comentar Rafael!
Muy interesante
@@daineracosta Mil gracias!!!
genial
Pinta muy interesante, comentario para facilitar el algoritmo ;)
Eres un crack!
Muy bueno el video!!! Thanks!
A ti por apoyar!
😂 genial y una pregunta, este es un rol más de arquitecto de software o en realidad por qué sabes, conoces o haces tantas pruebas de concepto ?
Complicada pregunta! El tema de entrenar es mas cosa de científico de datos pero el diseño de la arquitectura, como se despliega, etc. es mas cosa del arquitecto por un lado y devops por el otro
Al final como arquitecto de soluciones debes saber de todo...
Muy interesante y práctico el contenido, por favor revisa la ortografía del título.
@@JorgePuentePeinador Ups!! Lo miro, mil gracias
Q buen video, solo una consulta, entiendo que lo puedes entrenar con JSONs y con varios ficheros, y estar entrenandolo recurrentemente. Me lo imagino en el caso de un asistente que debe estar adicionando información constantemente.
El entrenado siempre va a ser un proceso batch que puede hacerse recurrentementa cada hora, dia, semana, etc.
que buen video la verdad
me estoy animando por entrenar un modelo pero mi gpu es de amd la rx6700, este proceso me sirve tal cual o tendre que hacer variaciones?
sou backend dev, y siempre he tenido curiosidad sobre como usar mis propios modelos de machine learning y como hacerles finnnnnnnnnetuning, creía que era más complicado, pero creo que lo que yo necesito es bastante accesible, incluso creo que podría hacerlo con mi lenguaje main que es Rust
Muchas gracias por el video, es posible hacer esto en windows?
Una vez tienes el modelo entrenado, ¿como lo lanzas para poder hablar con él? ¿Hay que añadirlo a cortex?
Puedes hablar con el a través de Python(Como hemos hecho) o puedes añadirlo a Cortex si
@@NullSafeArchitect puedes indicarme por encima que pasos seguir para añadirlo a Cortex? muchas gracias
El modelo es util para mantener conversaciones? o es únicamente promps individuales
Si sirve para conversación
🥵
Muy bueno el finetunning y los errores que trae su uso ya que alucinan, pero lo de los RAGS es mucho más interesante, meterle pdfs y que responda sobre eso es impresionante. Yo use el RAG de notebooklm y es que no vale para nada, le metí un montón de leyes en pdf y respondía lo que le daba la gana. Luego probe a onerle solo el codigo penal español y se flipaba, algunas acertaba, pero otras no encontraba la respuesta o se fumaba un puro y contestaba lo que le daba la gana.
No le veo futuro si no se salvan esas cosas.
Mucha curiosidad por como se hace, gracias
Mil gracias Aitor!
El paquete UNSLOTH, esta disponible para MAC?
@@betocolino Diría que si
Ahora con un video explicando la parte del RAG lo petas
@@drguranus A ver que podemos hacer ...
🤨porque dos editores?
En el vídeo solo uso nano, en la otra pantalla tengo el croquis de lo que tengo que contar
a*
If possible, could you please create a new video in English or dub this video using TH-cam AI and re-upload it?
Gran contenido, gracias.