IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Salidas del modelo Introducción En la construcción de modelos para Deep Learning con PyTorch, comprender cómo obtener las salidas correctas es fundamental. Las salidas son los resultados finales que nuestro modelo genera a partir de sus cap…
Flujo de datos: El Forward Pass en PyTorch Introducción En el entrenamiento y evaluación de modelos de aprendizaje profundo, la fase más crucial es el forward pass. Este proceso implica tomar una entrada de datos, pasarla a través del model…
Método forward: La clave para la construcción y entrenamiento de modelos en PyTorch Introducción El método forward es fundamental en cualquier modelo creado con PyTorch. En este método, se define cómo los datos fluyen a través del modelo, d…
Funciones de Activación en PyTorch: Módulos y Capas Introducción Las funciones de activación son un componente crítico en la construcción de modelos de Deep Learning, especialmente en PyTorch. Estas funciones transforman las entradas lineal…
Capas densas: Construcción de modelos con PyTorch Introducción Las capas densas, también conocidas como capas lineales, son fundamentales en la construcción de redes neuronales. En el contexto de PyTorch, nn.Linear es una clase que implemen…
nn.Module: El núcleo de la construcción de modelos en PyTorch Introducción En el desarrollo de sistemas de aprendizaje profundo, nn.Module es una herramienta fundamental que sirve como base para construir y organizar capas (layers) de un mo…
Errores comunes al usar Autograd en PyTorch Introducción La diferenciación automática (autograd) es una característica poderosa de PyTorch que permite calcular derivadas automáticamente, lo cual es crucial para entrenar modelos de aprendiza…
Acumulación de gradientes: Comprender autograd en PyTorch Introducción En la implementación de modelos de aprendizaje profundo, el cálculo y la acumulación de gradientes son fundamentales para ajustar los pesos del modelo. PyTorch utiliza s…