fine-tuning

¡Un LLM para Jax simple, eficiente y escalable!

Domina la IA aplicada, un concepto a la vez

Orquestación independiente del proveedor para cargas de trabajo de entrenamiento, inferencia y agentes en NVIDIA, AMD, TPU y Tenstorrent en la nube, Kubernetes y bare metal.

Entrenamiento distribuido de modelos de IA y ajuste fino de LLM en Kubernetes

Tu asistente de ingeniería de prompts automática para aplicaciones de GenAI

Centro de recursos para desarrolladores de NVIDIA Nemotron: un punto único para recetas de entrenamiento, manuales de uso, conjuntos de datos y ejemplos de referencia integrales para construir con modelos Nemotron

Un repositorio que contiene modelos, conjuntos de datos y técnicas de ajuste fino para DB-GPT, con el propósito de mejorar el rendimiento del modelo en Text-to-SQL.

Custom Diffusion: Personalización multiconcepto de difusión de texto a imagen (CVPR 2023)

[ICLR 2025] LongWriter: Desatando la generación de más de 10.000 palabras desde LLMs de contexto largo

Una guía completa para construir aplicaciones LLM basadas en RAG para producción.

Inferencia de GPU serverless ultrarrápida, sandboxes y trabajos en segundo plano

Kit de herramientas escalable para el preprocesamiento y curación de datos para LLMs

Curación de datos sintéticos para post-entrenamiento y extracción de datos estructurados

Adaptación de Segment Anything de Meta AI a tareas posteriores mediante adaptadores y prompts

Investigación sobre la arquitectura Engram de DeepSeek basada en Qwen-3 y la serie Stable Diffusion.

Hiperredes que adaptan LLMs para tareas de referencia específicas utilizando solo la descripción textual de la tarea como entrada

La implementación oficial de Self-Play Fine-Tuning (SPIN)

Código para nuestro artículo de EMNLP 2023: "LLM-Adapters: una familia de adaptadores para el ajuste fino eficiente en parámetros de modelos de lenguaje grandes".

DataDreamer: Escribe prompts, genera datos sintéticos, entrena y alinea modelos.

Marco de preentrenamiento de Tencent en PyTorch y repositorio de modelos preentrenados

[TPAMI 2023] LibFewShot: una biblioteca integral para el aprendizaje de pocos ejemplos (Few-shot Learning).

Tutorial completo de algoritmos desde NLP hasta LLM, lectura en línea: https://datawhalechina.github.io/base-llm/

Una guía completa para iniciar y mejorar tus habilidades en LLM en 2026 con pocos conocimientos previos en el campo y mantenerte al día con las últimas noticias y técnicas de vanguardia.

Recursos, ejemplos y tutoriales para IA multimodal, RAG y agentes que utilizan búsqueda vectorial y LLM.

Generación de datos sintéticos de alta calidad, entrenamiento, medición y evaluación en un único pipeline

Kit de herramientas para el ajuste fino, ablación y pruebas unitarias de LLMs de código abierto.

Repositorio oficial de mi libro "Guía práctica para el ajuste fino de LLMs con PyTorch y Hugging Face"

Magick es un kit de herramientas de vanguardia para un nuevo tipo de desarrollador de IA. ¡Crea Magick con nosotros!

El tutorial más fácil de entender para usar LoRA (Low-Rank Adaptation) dentro del framework diffusers para investigadores de generación por IA 🔥