Curso de Ajuste Fino de LLMs de Código Aberto (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

O ajuste fino (fine-tuning) de LLMs de código aberto é uma prática emergente para organizações que procuram personalizar capacidades de IA em ambientes seguros, economicamente eficientes e privados.

Esta formação ao vivo, com instrutor dedicado (online ou presencial), destina-se a profissionais de ML e desenvolvedores de IA de nível intermédio que desejam ajustar e implementar modelos de pesos abertos como LLaMA, Mistral e Qwen para aplicações comerciais específicas ou internas.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

Compreender o ecossistema e as diferenças entre os LLMs de código aberto.
Preparar conjuntos de dados e configurações de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral e Qwen.
Executar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers e PEFT.
Avaliar, guardar e implementar modelos ajustados em ambientes seguros.

Formato do Curso

Aula interativa e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

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Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução aos LLMs de Código Aberto

O que são modelos de pesos abertos e porquê a sua importância
Visão geral do LLaMA, Mistral, Qwen e outros modelos da comunidade
Casos de uso para implementações privadas, locais ou seguras

Configuração do Ambiente e Ferramentas

Instalação e configuração das bibliotecas Transformers, Datasets e PEFT
Seleção do hardware adequado para o ajuste fino
Carregamento de modelos pré-treinados do Hugging Face ou de outros repositórios

Preparação e Pré-processamento de Dados

Formatos de conjuntos de dados (ajuste por instruções, dados de chat, apenas texto)
Tokenização e gestão de sequências
Criação de conjuntos de dados personalizados e carregadores de dados

Técnicas de Ajuste Fino

Ajuste fino completo padrão vs. métodos eficientes em parâmetros
Aplicação de LoRA e QLoRA para ajuste fino eficiente
Utilização da Trainer API para experimentação rápida

Avaliação e Otimização do Modelo

Avaliação de modelos ajustados com métricas de geração e precisão
Gestão de sobreajustamento, generalização e conjuntos de validação
Dicas de ajuste de desempenho e registo de eventos (logging)

Implementação e Uso Privado

Guarda e carregamento de modelos para inferência
Implementação de modelos ajustados em ambientes empresariais seguros
Estratégias de implementação local vs. em nuvem

Estudos de Caso e Casos de Uso

Exemplos de uso empresarial do LLaMA, Mistral e Qwen
Tratamento de ajuste fino multilingue e específico de domínio
Discussão: Compromissos (trade-offs) entre modelos abertos e fechados

Síntese e Próximos Passos

Requisitos

Compreensão dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e da sua arquitetura
Experiência com Python e PyTorch
Familiaridade básica com o ecossistema Hugging Face

Público-Alvo

Profissionais de ML
Desenvolvedores de IA

Formação Empresarial Personalizada

Soluções de formação concebidas exclusivamente para empresas.

Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.

Investimento

Preço por grupo privado, formação online em direto, a partir de 2600 € + VAT*

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(*O preço final pode variar dependendo da especialização técnica do curso, do nível de personalização, do método de entrega e do número de participantes)

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