IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Guardar y cargar pesos Introducción En el mundo del aprendizaje profundo, la persistencia de modelos es un aspecto crucial. Los pesos de una red neuronal son los valores que se ajustan durante el entrenamiento para mejorar las predicciones.…
state_dict: Persistencia de Modelos en PyTorch Introducción En la implementación de modelos de aprendizaje profundo, es crucial tener la capacidad de guardar y reutilizar los pesos (weights) y parámetros (parameters) de un modelo. La state_…
Rendimiento al cargar datos con DataLoader Introducción La carga de datos es uno de los pasos más cruciales en la implementación de modelos de aprendizaje profundo. El rendimiento y eficiencia en este proceso pueden marcar la diferencia ent…
Aumento de datos (conceptual) Introducción El aumento de datos, también conocido como data augmentation, es una técnica fundamental para mejorar la capacidad y generalización de los modelos de aprendizaje profundo. Este proceso consiste en …
Preprocesado: El Paso Crucial para Cargar Datos con DataLoader en PyTorch Introducción El preprocesado es una etapa fundamental y a menudo subapreciada en el flujo de trabajo de aprendizaje profundo. En el contexto de las unidades de DataLo…
Batching y shuffle: La clave para un DataLoader eficiente Introducción La carga de datos es una parte crucial del entrenamiento de modelos de Deep Learning. En PyTorch, DataLoader se utiliza para cargar y preparar los datos que luego serán …
DataLoader: El corazón de la carga de datos en PyTorch Introducción En el ecosistema de Deep Learning, la carga de datos es una tarea crítica que puede consumir gran parte del tiempo y recursos durante el desarrollo de un modelo. En PyTorch…
torch.utils.data.Dataset: Una guía práctica para la carga de datos en PyTorch Introducción La gestión eficiente y organizada de los datos es crucial en cualquier proyecto de aprendizaje profundo. En PyTorch, torch.utils.data.Dataset se util…