Bootcamp de Ingeniería de IA: Crea, Entrena y Despliega Modelos con AWS SageMaker

¿Qué Hace un Ingeniero de IA?

En pocas palabras, un Ingeniero de IA supervisa todo el proceso de desarrollo de una aplicación de IA, aprovechando la inteligencia artificial en su núcleo. Adaptan varios modelos de IA, incluidos los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño, para cumplir con requisitos específicos.

(Para obtener una explicación más detallada, consulta nuestra publicación en el blog aquí)

Este rol abarca una serie de tareas, desde la construcción de modelos con conjuntos de datos especializados hasta el entrenamiento, ajuste, despliegue y escalado de estos modelos con soluciones en la nube.

La demanda de esta profesión está aumentando rápidamente y continúa evolucionando a medida que cambia el panorama de la IA.

Presentamos AWS SageMaker

AWS SageMaker, también conocido como Amazon SageMaker, es un servicio totalmente administrado que te permite construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y a gran escala. Al liberarte de las cargas de gestión de infraestructura, te permite centrarte en los aspectos emocionantes de crear tus proyectos únicos de IA.

En resumen, se destaca como una herramienta de IA de primer nivel utilizada ampliamente por Ingenieros de IA, Ingenieros de Aprendizaje Automático, Desarrolladores y Científicos de Datos.

¿Curioso por saber qué hace que AWS SageMaker excepcionalmente atractivo?

Ofrece una experiencia de aprendizaje automático fluida de extremo a extremo que es accesible, independientemente de tu nivel de experiencia.

Ya seas un veterano en IA o un novato, SageMaker presenta herramientas intuitivas y una interfaz fácil de navegar, lo que hace que el aprendizaje automático sea alcanzable para todos.

Si aspiras a diseñar e implementar tus propias aplicaciones de IA, este es el punto de partida perfecto.

¿Por Qué Elegir Este Curso?

En pocas palabras, es el mejor curso de Bootcamp de Ingeniería de IA disponible en línea, diseñado para impartir habilidades prácticas de AWS SageMaker mientras te permite ganar experiencia en aplicaciones del mundo real.

Pero, por supuesto, podríamos estar un poco sesgados. Aquí tienes un desglose detallado de este curso de AWS SageMaker para ayudarte a formar tu propia opinión:

1. Introducción: Comienza con una visión general de la estructura del curso, conoce a tus compañeros de clase y al impresionante instructor: ¡Patrik Szepesi, Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático!

2. Configuración de Nuestro Entorno AWS y Mejores Prácticas: Sumérgete directamente configurando tu cuenta de AWS, estableciendo roles IAM seguros y aprendiendo las mejores prácticas. También descubrirás cómo configurar el dominio AWS SageMaker, modificar la configuración de la interfaz de usuario y descifrar los modelos de precios de SageMaker Studio.

3. Una Introducción Amigable a HuggingFace en Amazon SageMaker: Obtén experiencia práctica integrando HuggingFace con AWS SageMaker. Esta sección cubre cómo configurar SageMaker con PyTorch y desplegar modelos preconstruidos de HuggingFace para tareas como análisis de sentimientos, incluidos los aspectos de escalado automático.

4. Recolección de un Conjunto de Datos para Nuestra Tarea de Clasificación de Texto Multiclase: Profundiza en la búsqueda y preparación de conjuntos de datos para un proyecto de clasificación de texto multiclase. Aprenderás a reunir conjuntos de datos, crear cubos S3 y cargar datos de manera efectiva en AWS.

5. Análisis Exploratorio de Datos: Participa en el análisis exploratorio de datos para revelar información de tus conjuntos de datos, cubriendo prácticas de visualización de datos y técnicas para identificar patrones que pueden informar decisiones de modelado posteriores.

6. Preparando Nuestro Cuaderno de Entrenamiento: Este segmento práctico te guía en la configuración de entornos de entrenamiento en Amazon SageMaker, incluida la configuración del cuaderno y la escritura de scripts en Python para estimadores de HuggingFace, ¡esenciales para un entrenamiento eficiente de modelos!

7. Descubriendo Tokenizaciones y Codificaciones: Esta sección emocionante explora procesos cruciales de PLN como la tokenización y la codificación, fundamentales para modelos de IA como LLMs (Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño). Participarás en ejercicios prácticos para crear cuadernos, comprender el vocabulario de tokenización y ver estas técnicas en acción durante el entrenamiento del modelo.

8. Configurando la Carga de Datos con PyTorch: Aprende a crear clases de cargador de conjuntos de datos y configurar PyTorch DataLoader, aspectos fundamentales para gestionar eficientemente grandes cantidades de datos durante el entrenamiento de modelos.

9. Elige tu Trayectoria: Una breve pausa para prepararte para los temas avanzados que vendrán, ayudándote a establecer tu camino en la exploración de aspectos técnicos más profundos del aprendizaje automático y los modelos de IA. Decide si quieres profundizar en las matemáticas involucradas o no (¡sabemos que la matemática no es el favorito de todos!).

10. Matemáticas Detrás de Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño y Transformadores: Esta sección exhaustiva te equipa con los fundamentos matemáticos y funciones de Transformadores y Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño, incluidos la atención multi-cabeza, las codificaciones posicionales y la teoría detrás de los mecanismos de atención.

11. Adaptando Nuestra Arquitectura de Modelo en PyTorch: Aprende a modificar un modelo DistilBERT incorporando funciones como abandono, capas lineales y ReLU, que son cruciales para adaptar el modelo a tareas de clasificación y conjuntos de datos específicos.

12. Desarrollando la Precisión, Función de Entrenamiento y Validación: Concédele énfasis a crear funciones de entrenamiento y validación sólidas que aseguren la evaluación y operación efectiva de los modelos bajo diversas condiciones.

13. Funciones de Optimización, Parámetros del Modelo y Pérdida de Entropía Cruzada: Profundiza en las funciones de optimización, ajustes de parámetros del modelo y las complejidades de la función de pérdida de entropía cruzada, esenciales para entrenar modelos de aprendizaje automático competentes.

14. Gestionando Errores de Límite de Recursos Antes del Entrenamiento y Despliegue: Prepárate para posibles obstáculos aprendiendo a enfrentar errores de límite de recursos a través de una gestión efectiva de cuotas de AWS y solicitudes de incremento.

15. Iniciando Nuestro Trabajo de Entrenamiento y Monitoreándolo en AWS CloudWatch: ¡Las cosas están comenzando a ponerse emocionantes! Aquí iniciarás tus trabajos de entrenamiento en SageMaker mientras aprendes a observar y solucionar estos trabajos a través de AWS CloudWatch, obteniendo información sobre el rendimiento y el bienestar de tus modelos.

16. Desplegando Nuestro Endpoint de Clasificación de Texto Multiclase en SageMaker: Esta sección esencial navega a través del despliegue del modelo de clasificación de texto multiclase entrenado como un endpoint de Amazon SageMaker, asegurando que comprendas los pasos para hacer accesibles tus modelos para aplicaciones prácticas.

17. Prueba de Carga de Nuestro Modelo de Aprendizaje Automático: ¡Solo porque un modelo esté activo no garantiza su funcionalidad! Realizarás pruebas de carga en modelos desplegados para evaluar el rendimiento y la escalabilidad, sentando las bases para despliegues robustos y efectivos en el mundo real.

18. Despliegue de Clase de Producción de Nuestro Modelo de Aprendizaje Automático: Te guiará a través del despliegue de tu modelo a escala de producción, incluidas la configuración de funciones de AWS Lambda y API Gateway, y la evaluación del despliegue con herramientas como Postman. ¡Aquí es donde la teoría se convierte en práctica!

19. Ordenando Recursos: Finalmente, es esencial cerrar las cosas de forma adecuada para adoptar mejores prácticas del mundo real. Esta sección enfatiza la necesidad de organizar los recursos de AWS para controlar costos y mantener un entorno en la nube organizado.

¿Qué Oportunidades Laborales Abrirá Este Curso?

Los campos de la IA y el aprendizaje automático son increíblemente demandados. Si estás apuntando a captar la ola de IA, dominar SageMaker es un fantástico punto de partida. Esta habilidad es fundamental en varias carreras lucrativas que lideran la carga en inteligencia artificial, incluyendo:

Ingeniero de IA & Ingeniero de Aprendizaje Automático: Se enfoca en diseñar, desarrollar y personalizar modelos de aprendizaje automático, desplegándolos en ecosistemas de producción. Las habilidades en entrenamiento, mejora y despliegue de modelos son esenciales.

Especialista en IA: Se especializa en crear aplicaciones utilizando tecnologías de IA y modelos de aprendizaje automático.

Científico de Datos: Participa en analizar e interpretar conjuntos de datos complejos para guiar decisiones informadas en negocios. Requiere experiencia en preparación de datos, análisis exploratorio y creación de modelos.

Investigador Científico de IA: Realiza investigaciones para avanzar en los campos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Se necesita conocimiento de teorías avanzadas de aprendizaje automático, incluidos mecanismos de atención y modelos de lenguaje de gran tamaño.

Ingeniero de Nubes: Se concentra en la arquitectura, planificación, gestión, mantenimiento y soporte de aplicaciones en la nube. Requiere familiaridad con las ofertas de AWS y las mejores prácticas de despliegue.

Ingeniero DevOps: Conecta el desarrollo y las operaciones al automatizar procesos de entrega de software y modificaciones de infraestructura. Necesita competencia en desplegar y monitorear modelos de aprendizaje automático utilizando AWS CloudWatch.

Ingeniero de Software: Involucra la construcción de aplicaciones de software, que pueden incluir componentes integrados de aprendizaje automático. Necesita capacidades para fusionar modelos de aprendizaje automático con aplicaciones para garantizar su escalabilidad y rendimiento.

Ingeniero de Datos: Responsable de construir y mantener tuberías de datos, asegurando que los datos sean precisos, confiables y listos para análisis. Requiere competencia en soluciones de almacenamiento de datos como AWS S3 y métodos de preparación.

Gerente de Producto Técnico: Supervisa la creación y despliegue de productos tecnológicos, incluidos aquellos que involucran aprendizaje automático. Un entendimiento de los aspectos técnicos del despliegue y monitoreo de aprendizaje automático es crucial.

¿Qué Más Debes Saber?

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Lo más importante, estarás aprendiendo de un experto de la industria (Patrik) con experiencia en el mundo real como Ingeniero de IA y Aprendizaje Automático. Él comparte las estrategias y técnicas específicas que emplea en su puesto.

Por último, como todos los cursos de ZTM, este curso siempre está evolucionando. Se actualizará constantemente de acuerdo con los estándares de la industria en cambio, convirtiéndose en tu guía de referencia para usar eficazmente Amazon SageMaker ahora y a lo largo de tu carrera.

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