Fine-tuning de Modelo

Lo que vas a construir

Tu propio modelo de IA entrenado con TUS datos para tareas especificas de tu negocio.

Tienes un chatbot de soporte? Entrenalo con las 100 preguntas mas frecuentes y sus respuestas ideales. El modelo aprende tu tono, tu estilo, y responde como si fueras tu. Mismo proceso para clasificacion de tickets, generacion de contenido, o cualquier tarea repetitiva.

Al terminar sabras como preparar un dataset en formato JSONL, subirlo a Google AI Studio, configurar el entrenamiento, y usar tu modelo personalizado. El modelo responde en tu estilo, con tu conocimiento especifico.

El prompt para empezar

Explica cómo hacer fine-tuning de Gemini:

1. Preparar dataset en formato correcto
2. Subir a Google AI Studio
3. Configurar entrenamiento
4. Usar modelo tuneado

Preparar dataset

# Formato JSONL para fine-tuning
import json

ejemplos = [
    {
        "text_input": "¿Cómo reseteo mi contraseña?",
        "output": "Para resetear tu contraseña: 1) Ve a login 2) Click 'Olvidé contraseña' 3) Ingresa email 4) Revisa tu correo"
    },
    {
        "text_input": "No puedo iniciar sesión",
        "output": "Verifica: 1) Caps Lock desactivado 2) Email correcto 3) Prueba resetear contraseña si persiste"
    },
    # Mínimo 100 ejemplos recomendado
]

with open("training_data.jsonl", "w") as f:
    for ej in ejemplos:
        f.write(json.dumps(ej, ensure_ascii=False) + "\n")

Subir a AI Studio

1. Ve a https://aistudio.google.com
2. Click "Tune a model"
3. Sube tu archivo JSONL
4. Configura epochs (2-5 recomendado)
5. Inicia entrenamiento

Usar modelo tuneado

import google.generativeai as genai
import os

genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

# Usar tu modelo tuneado
model = genai.GenerativeModel(
    model_name="tunedModels/mi-modelo-soporte-xxx"
)

response = model.generate_content(
    "¿Cómo cambio mi foto de perfil?"
)
print(response.text)
# → Respuesta en el estilo de tus datos de entrenamiento

Alternativa: OpenAI Fine-tuning

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

# Subir archivo
file = client.files.create(
    file=open("training_data.jsonl", "rb"),
    purpose="fine-tune"
)

# Crear fine-tune job
job = client.fine_tuning.jobs.create(
    training_file=file.id,
    model="gpt-4o-mini-2024-07-18"
)

# Usar modelo tuneado
response = client.chat.completions.create(
    model="ft:gpt-4o-mini:mi-org::xxx",
    messages=[{"role": "user", "content": "¿Cómo reseteo?"}]
)

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