La optimización de inferencia tiene como objetivo mejorar la velocidad, la eficiencia y la utilización de recursos de los LLM (modelos de lenguaje grandes) sin comprometer el rendimiento. Esto es fundamental para implementar LLM en aplicaciones del mundo real donde la baja latencia y el alto rendimiento son esenciales para una experiencia de usuario fluida.
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¿Qué es un perfil técnico científico?
Un técnico científico es un profesional que combina conocimientos teóricos y habilidades prácticas para trabajar en campos científicos y tecnológicos.
Se caracteriza por:
- Combinar habilidades científicas y técnicas para resolver problemas en un área específica.
- Trabajar en laboratorios, universidades, centros de investigación o empresas de tecnología.
- Realizar experimentos y pruebas.
- Analizar datos y recopilar muestras.
- Registrar observaciones y hacer cálculos.
- Desarrollar programas informáticos.
- Realizar encuestas estadísticas.
- Apoyar a los científicos en sus investigaciones y en analizar sus resultados.
Algunas de las habilidades que se requieren para un perfil técnico científico son:
- Capacidad de resolución de problemas y pensamiento crítico
- Interés por el aprendizaje continuo y la actualización de conocimientos
- Orientación empírica
- Participación en proyectos de investigación o colaboración con equipos multidisciplinarios
- Conocimiento de métodos y técnicas de análisis de datos
- Capacidad para interpretar y analizar resultados experimentales
- Habilidades de comunicación para presentar resultados
- Creatividad
- Compromiso
- Atención al detalle y precisión en tareas técnicas específicas
- Desarrollo de nuevos productos
- Adaptabilidad para trabajar con nuevas tecnologías y metodologías
- Mantenerse actualizado con los avances tecnológicos y científicos
Espero que esta información les sea útil.
¿Cuáles son los requerimientos para usar un LLM (modelo de lenguaje grande) de manera local?
Para usar un LLM de forma local, necesitas cumplir con ciertos requisitos de hardware y software:
- Procesador: Un procesador potente, preferiblemente con múltiples núcleos (como un Intel i7 o i9, o un AMD Ryzen 7 o 9).
- Memoria RAM: Al menos 32 GB de RAM, aunque 64 GB o más es ideal debido al tamaño de los modelos.
- Disco Duro: Un disco duro SSD con suficiente espacio, preferiblemente de al menos 1 TB, ya que los modelos pueden ocupar decenas de gigabytes.
- Tarjeta Gráfica: Una tarjeta gráfica dedicada (GPU) con al menos 8 GB de VRAM, como una NVIDIA RTX 3060 o superior.
- Sistema Operativo: Windows, macOS o Linux.
- Frameworks y Herramientas: Dependiendo del modelo que quieras usar, necesitarás instalar ciertos frameworks y herramientas como TensorFlow, PyTorch, o Hugging Face Transformers.
- Software Específico: Programas como Ollama, LM Studio, GPT4All, Jan, llama.cpp, llamafile, o NextChat pueden facilitar la instalación y ejecución de LLMs locales.
Pasos Generales:
1.- Descargar el Modelo: Obtén el modelo que deseas usar desde una fuente confiable como Hugging Face.
2.- Instalar las Herramientas Necesarias: Instala el software y frameworks necesarios para ejecutar el modelo elegido.
3.- Configurar el Entorno: Configura tu entorno de desarrollo y asegúrate de que todo esté correctamente instalado y configurado.
4.- Ejecutar el Modelo: Utiliza comandos específicos en la terminal para iniciar el modelo y comenzar a usarlo.
Buena suerte.
Perfil de un científico de datos
Un científico de datos es un profesional que utiliza habilidades técnicas y analíticas para interpretar y manejar grandes cantidades de datos.
Habilidades Técnicas:
- Programación: Conocimientos en lenguajes como Python, R, SQL, y Java.
- Estadísticas y Matemáticas: Conocimientos sólidos en álgebra lineal, cálculo, y estadística.
- Análisis de Datos: Experiencia con herramientas como Excel, SAS, y SPSS.
- Big Data: Competencia con tecnologías como Hadoop, Spark, y NoSQL.
- Machine Learning: Conocimientos en algoritmos, redes neuronales, y análisis predictivo.
Habilidades Blandas:
- Pensamiento Crítico: Habilidad para interpretar datos y formular hipótesis.
- Comunicación: Capacidad para explicar complejos hallazgos técnicos a una audiencia no técnica.
- Curiosidad: Deseo de explorar nuevas metodologías y herramientas.
- Resolución de Problemas: Enfoque para resolver problemas complejos y desarrollar soluciones prácticas.
Educación:
- Grado en Matemáticas, Estadística, Informática, Economía, o un campo relacionado.
- Máster o Doctorado: Muchas veces, una formación avanzada es requerida.
Responsabilidades
- Recopilación y Limpieza de Datos: Preparar datos crudos para el análisis.
- Análisis e Interpretación: Extraer conclusiones significativas de los datos.
- Desarrollo de Modelos Predictivos: Usar machine learning para predecir tendencias futuras.
- Visualización de Datos: Crear gráficos y dashboards para presentar los resultados.
Un científico de datos es fundamental en cualquier organización que se apoya en datos para tomar decisiones informadas.
¡Es una carrera tanto desafiante como emocionante!
La Gerencia de la Incertidumbre y el Análisis de Riesgos
La Gerencia de la Incertidumbre y el Análisis de Riesgos son estrategias que permiten a las organizaciones identificar, evaluar y reducir los riesgos que pueden afectarlas.
Gerencia de la Incertidumbre:
- Consiste en anticiparse a situaciones imprevistas y adaptarse a los cambios.
- Implica aceptar que los requisitos de los clientes pueden evolucionar.
- Es necesario establecer procesos que permitan hacer frente a los cambios.
- En épocas de incertidumbre, es importante revaluar las expectativas y los objetivos.
Análisis de Riesgos:
- Consiste en evaluar y cuantificar la exposición de un proyecto a la incertidumbre.
- Implica identificar los riesgos potenciales, estimar su probabilidad de ocurrencia y evaluar su impacto.
- Permite a los inversores tomar decisiones más informadas.
- Para realizar un análisis de riesgos, se pueden seguir estos pasos:
- Identificar los riesgos potenciales
- Estimar la probabilidad de que ocurran
- Evaluar el impacto en los resultados financieros
- Documentar y ratificar los supuestos
- Consultar las listas de verificación
Herramientas y Técnicas:
- Análisis FODA (SWOT): Evaluar fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas.
- Análisis PESTEL: Examinar factores políticos, económicos, sociales, tecnológicos, ambientales y legales.
- Análisis de Sensibilidad: Evaluar cómo cambios en variables clave afectan los resultados.
- Matriz de Riesgos: Clasificar y visualizar los riesgos según su probabilidad e impacto.
Espero que esta información les sea útil.