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Permite la interacción de datos en tiempo real y en lenguaje natural con NL2SQL impulsado por IA y Oracle Autonomous Database.
Descubre cómo implementar un chatbot basado en RAG con Oracle Database 23ai y Google Vertex AI en GCP.
Mejora PeopleSoft con PICASO y la IA generativa para recuperar contenido de documentos al instante.
Crea una interfaz de chat basada en IA para Fusion Financials utilizando OCI, Google Cloud y Gemini AI.
Descubre cómo crear bots conversacionales basados en IA con Oracle Digital Assistant, OCI Data Science, LangChain y Oracle Database 23ai.
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Descubre cómo crear una aplicación de análisis fotográfico con IA generativa, Oracle Cloud Infrastructure y Streamlit.
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Crea chatbots con IA utilizando Oracle 23AI Vector Search, Oracle OCI Generative AI Service y LlamaIndex. Integra conjuntos de datos privados y públicos para una gestión más inteligente
Implementa la búsqueda vectorial de IA en Oracle APEX mediante Oracle Database 23ai para una búsqueda de similitud semántica y adaptada al contexto.
Optimiza la construcción con la IA de OCI Vision para la detección temprana de anomalías con drones. Ahorra tiempo y costos con un control de calidad automatizado.
Aprende a automatizar la extracción de facturas con OCI Document Understanding. Simplifica el procesamiento de documentos en sistemas ERP con IA.
Descubre cómo OCI Vision y Oracle APEX pueden ayudar en la investigación del cáncer de mama y pulmón a través de modelos avanzados de IA y machine learning.
Descubre una aplicación basada en IA generativa que transforma el proceso de compra al permitir consultas en lenguaje natural para datos del sistema ERP en tiempo real.
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Aprende a crear un chatbot inteligente utilizando Oracle Database 23ai y OCI Generative AI con este tutorial completo.
Aprende a crear bots conversacionales con habilidades de diálogo SQL mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático para el procesamiento de lenguaje natural y las interacciones de base de datos.
Accede a información valiosa a partir de documentos PDF y manuales no estructurados con consultas en lenguaje natural.
Aprende a automatizar el procesamiento de facturas por correo electrónico utilizando OCI Document Understanding y Oracle Integration Cloud, y libera a tu personal para que puedan dedicarse a tareas clave.
Utiliza la IA para automatizar las tareas de correo electrónico con categorización en tiempo real, análisis de sentimientos y respuestas instantáneas para un flujo de trabajo eficiente.
Descubre cómo convertir documentos en información procesable utilizando OCI Generative AI, OpenSearch y RAG en nuestra demostración interactiva.
Descubre OCI Vision para la detección de objetos en el sector industrial, retail y otros. Mejora el control de calidad y el análisis con tecnología avanzada de IA.
Aprende a utilizar modelos ONNX para vectorizar contenido PDF y crear un motor de búsqueda de IA con Oracle APEX.
Implementa NVIDIA NIM en OCI Container Engine for Kubernetes para obtener una inferencia de datos escalable y eficiente mediante OCI Object Storage y GPU NVIDIA para un desempeño ideal.
Descubre OCI Language para análisis de texto a gran escala y traducción para mejorar las aplicaciones con una excelente IA.
Descubre cómo automatizar las tareas de forma segura mediante RAG y una selección de LLM en una sola GPU, lo que ayuda a garantizar la privacidad y la eficiencia de los datos.
Utiliza OCI Language para analizar y traducir textos en tiempo real, en 30 idiomas y sin necesidad de experiencia en IA.
Integra OCI Speech y Siebel CRM para transcribir eficazmente las llamadas de servicio al cliente, mejorando las capacidades de cumplimiento y personalización.
Utiliza OCI Generative AI para crear una descripción provisional del trabajo basada en cargos, empresas y división.
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Descubre cómo puede utilizar HeatWave GenAI para crear fácilmente un chatbot que te permita mantener conversaciones contextuales con tus datos no estructurados mediante lenguaje natural.
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Identifica automáticamente los paquetes dañados mediante servicios de IA, como OCI Vision, Oracle Digital Assistant y Oracle Analytics Cloud, para una gestión logística eficiente.
Descubre cómo Autonomous Database Select AI simplifica las consultas de datos con lenguaje natural, mejorando la productividad y los análisis.
Acelera el análisis seguro de documentos y el cumplimiento normativo de datos de inversión con GenAI, OCI y OpenSearch.
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Descubre la generación automatizada de preguntas y respuestas utilizando OCI Generative AI y RAG para obtener soluciones empresariales eficientes.
Descubre cómo implementar un chatbot de IA en una instancia informática de Ampere A1 a través de minikube y Kubernetes, mejorando tus habilidades de implementación en este taller práctico.
Aprende a configurar Kubeflow en OCI Container Engine for Kubernetes para machine learning y MLOps.
Aprende a implementar LLM utilizando Hugging Face y Kubernetes en OCI para implementaciones de IA escalables y seguras.
Ayuda a acelerar el despliegue de tus aplicaciones de IA con Oracle Cloud y Kubernetes, mejorando la escalabilidad y la confiabilidad con estrategias nativas en la nube.
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Automatiza la creación de subtareas en Jira para ahorrar tiempo, reducir errores y escalar sin esfuerzo flujos de trabajo ágiles.
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Automatiza la clasificación de correos electrónicos con OCI Language para analizar e identificar correos electrónicos y responder con precisión, lo que optimiza los procesos empresariales y mejora los resultados.
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Utiliza la IA generativa en Oracle APEX para crear aplicaciones con indicaciones en lenguaje natural y diseña planos, páginas y funciones según tus necesidades.
Descubre la inteligencia de imágenes con OCI Vision. Utiliza modelos personalizados o predefinidos para la detección de objetos y la extracción de texto en tus aplicaciones.
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Implementa NVIDIA NIM en OCI Container Engine for Kubernetes para obtener una inferencia de datos escalable y eficiente mediante OCI Object Storage y GPU NVIDIA para un desempeño ideal.
Crea una aplicación de recomendación de películas con HeatWave AutoML, Oracle APEX y machine laerning para obtener sugerencias personalizadas y potentes paneles para administradores.
Genera resúmenes de reseñas de productos para sitios de comercio electrónico mediante HeatWave GenAI. Es escalable y fácil de implementar.
Descubre cómo responder rápidamente a preguntas específicas de un dominio mediante HeatWave GenAI y el almacén de vectores con este tutorial detallado.
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Ingiere datos en directo en un almacén de motores de búsqueda de conocimientos basado en RAG mediante un motor de aplicaciones de LLM modular con poco código de Oracle.
Utiliza OCI Language para detectar información de identificación personal en solicitudes de servicio en Siebel CRM, lo que garantiza la privacidad y el cumplimiento normativo en las operaciones de tu centro de contactos.
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Descubre cómo ajustar de forma eficiente grandes modelos de lenguaje (LLM) en OCI Generative AI.
Implementa NVIDIA NIM en OCI Container Engine for Kubernetes para obtener una inferencia de datos escalable y eficiente mediante OCI Object Storage y GPU NVIDIA, y maximiza el rendimiento.
Utiliza Oracle Generative AI Cohere para integrar modelos a través de Oracle Vectors con Java Database Connectivity.
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Aprende a crear un sistema de desarrollo de competencias con OCI Generative AI para analizar, resumir y crear consejos para el crecimiento de los empleados.
Descubre cómo crear un motor de recomendaciones con OCI Generative AI y Oracle Autonomous Database.
Descubre cómo crear un motor de recomendaciones de comidas utilizando OCI Vision e IA generativa, haciendo que la planificación de comidas sea sencilla y eficiente.
Descubre cómo utilizar los modelos de integración de OCI Generative AI de Cohere para la búsqueda vectorial con Node.js.
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Descubre los problemas de la cadena de suministro con OCI Generative AI y obtén información en tiempo real y soluciones prácticas para resolver los problemas de forma eficaz.
Descubra cómo configurar Kubeflow en OCI Container Engine for Kubernetes para aprendizaje automático y MLOps.
Utiliza la IA en OCI Anomaly Detection para detectar anomalías en informes de salud cardiovascular como ECG para permitir la investigación basada en patrones de riesgos cardiovasculares.
Descubre cómo ejecutar formación distribuida en varios nodos con GPU NVIDIA en OCI para un entrenamiento eficiente en redes neuronales profundas.
Aprende a desplegar grandes modelos de lenguaje en OCI con tecnología de GPU NVIDIA con máquinas con hardware dedicado.
Descubre cómo desplegar LLM mediante Hugging Face y Kubernetes en OCI para despliegues de IA escalables y seguros.
Extrae y resume el contenido web utilizando OCI Generative AI para un análisis y comprensión rápidos.
Resume documentos al instante utilizando OCI Generative AI y Streamlit. Ahorra tiempo y mejora la productividad con resúmenes rápidos.
Ayuda a acelerar el despliegue de tus aplicaciones de IA con Oracle Cloud y Kubernetes, mejorando la escalabilidad y la confiabilidad con estrategias nativas en la nube.
Descubre OCI Language para análisis de texto a gran escala y traducción para mejorar las aplicaciones con una excelente IA.
Descubre cómo usar OCI Generative AI y Oracle APEX para crear aplicaciones innovadoras basadas en IA.
Descubre cómo utilizar Terraform para configurar una infraestructura de IA generativa en Oracle Cloud con nuestra sencilla guía detallada.
Genera resúmenes de reseñas de productos para sitios de comercio electrónico mediante HeatWave GenAI. Es escalable y fácil de implementar.
Mejora la información para tomar decisiones más inteligentes al aprovechar los datos en tiempo real con la generación aumentada de recuperación (RAG).
Descubre cómo crear sistemas avanzados de gestión del conocimiento con IA generativa, Java y AI Vector Search en Oracle Database 23ai.
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Descubre cómo crear un chatbot basado en IA en tiempo real con capacidades conversacionales mejoradas utilizando RAG con APEX y Oracle REST Data Services.
Descubre cómo automatizar las tareas de forma segura mediante RAG y una selección de LLM en una sola GPU, lo que ayuda a garantizar la privacidad y la eficiencia de los datos.
Crea ofertas promocionales específicas utilizando datos privados combinados con la creatividad de la IA generativa.
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Descubre cómo Oracle Database 23c AI Vector Search combina datos semánticos y empresariales para obtener resultados precisos, más rápidos y seguros.
Aprende a crear bots conversacionales con habilidades de diálogo SQL mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático para el procesamiento de lenguaje natural y las interacciones de base de datos.
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Aprende a transformar el lenguaje natural en SQL utilizando Oracle Autonomous Database Select AI, que integra tecnologías de IA de vanguardia para consultas de bases de datos perfectas.
Utiliza Oracle APEX AI Assistant para crear consultas SQL con peticiones de datos en lenguaje natural. Simplifica el desarrollo, acota las consultas y aprende a codificar.
Aprende a automatizar la extracción de facturas con OCI Document Understanding. Simplifica el procesamiento de documentos en sistemas ERP con IA.
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Transcribe y resume audio fácilmente con OCI Speech y OCI Generative AI, y mejor la eficiencia y los insights en un solo paso.
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Descubre cómo OCI Speech AI transforma la transcripción médica para una mayor precisión y procesos de documentación más rápidos en el sector sanitario. Optimiza tus flujos de trabajo hoy mismo.
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Utiliza OCI Language para detectar información personal en solicitudes de servicio en Siebel CRM, abordando la privacidad y el cumplimiento en las operaciones de tu centro de llamadas.
En el mundo acelerado del desarrollo de software, estar informado es crucial. Imagina tener un asistente de IA que pueda ayudar a transformar rápidamente una página web compleja en contenido fácil de consumir y compartir. Esto es solo una de las muchas cosas que Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI puede ayudarte a hacer.
A continuación, te mostramos un ejemplo de cómo puedes crear un asistente de IA con OCI Generative AI.
El resumidor de proyectos populares de GitHub impulsado por IA es un motor de generación de contenido personal que recupera y resume automáticamente los 25 principales proyectos populares de GitHub. OCI Generative AI ayuda a extraer, leer y compilar el archivo README de cada proyecto en un resumen conciso, atractivo e informativo que se puede compartir con otros.
Pruébalo, con pasos detallados y código de ejemplo en GitHub.
Puedes cambiar fácilmente entre varios LLM ofrecidos a través de OCI Generative AI simplemente modificando la variable model_id
en summarize_llm.py
.
Lo anterior es un subconjunto de los modelos disponibles. Estamos constantemente haciendo disponibles modelos más nuevos.
A continuación se muestra un fragmento de código para llamar a OCI Generative AI:
content.text = """Generate an abstractive summary of the given Markdown contents. Here are the contents to summarize: {}""".format(summary_txt)
chat_detail.content = content.text
chat_detail.serving_mode = oci.generative_ai_inference.models.OnDemandServingMode(model_id="meta.llama-3.1-405b-instruct") # configurable model chat_response = generative_ai_inference_client.chat(chat_detail)
La generación aumentada por recuperación (RAG) es uno de los casos de uso más importantes para la IA. RAG te permite aumentar el conocimiento de un LLM sin necesidad de reentrenarlo. Es una forma en que el LLM extrae nueva información, desde una base de datos o de otro lugar, y la presenta rápidamente al usuario final.
Esto permite que el LLM adquiera conocimientos actualizados independientemente de cuándo se entrenó y cuándo se ejecutó la inferencia. Como resultado, los datos actualizados pueden hacer que tu LLM sea más inteligente con poco o ningún esfuerzo.
Después de cargar documentos en Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GenAI Agents, el servicio procesará los datos y proporcionará una forma de consumirlos a través de un chatbot.
Pruébalo, con pasos detallados y código de ejemplo en GitHub.
A continuación, se muestra un fragmento de código para usar el agente RAG en OCI:
# ask a question to RAG agent question = "What steps do I take if I have a new patient under the patient admission recommendations?" # Initialize service client with default config file agent_runtime_client = GenerativeAiAgentRuntimeClient(config)
chat_response = agent_runtime_client.chat( agent_endpoint_id="ocid1.test.oc1..<id>", chat_details=ChatDetails(user_message=question))
# Get the data from response print(chat_response.data)
Oracle Database 23ai admite todos los tipos de datos y cargas de trabajo modernos, incluidos los vectores, e incorpora capacidades de IA y aprendizaje automático directamente dentro de la base de datos. Al generar y almacenar incrustaciones de vectores para los datos en cuestión, los desarrolladores pueden habilitar búsquedas de similitudes semánticas utilizando cálculos matemáticos. Esta tecnología permite combinar las búsquedas por similitud con las búsquedas de datos de negocios utilizando SQL simple, por lo que cualquier persona con un conocimiento básico de SQL puede aprovechar su poder.
Al ejecutar Oracle APEX (una plataforma de aplicaciones de bajo código) sobre Oracle Database 23ai, las capacidades de Búsqueda Vectorial de IA de Oracle están disponibles de manera nativa sin costo adicional. Los desarrolladores de APEX pueden incluir sin problemas estas funcionalidades avanzadas de búsqueda en sus aplicaciones, creando resultados más precisos y conscientes del contexto.
Este escenario implementará una búsqueda semántica en Oracle APEX utilizando Búsqueda Vectorial de IA en Oracle Database 23ai.
Lee el blog sobre el escenario.
A continuación se muestra un código para convertir descripciones de imágenes en vectores y almacenarlos en la base de datos:
UPDATE SM_POSTS
SET
AI_IMAGE_VECTOR = TO_VECTOR(VECTOR_EMBEDDING ( DOC_MODEL
USING AI_IMAGE_DESCRIPTION AS DATA
));
Ahora que tenemos los vectores, podemos usarlos para realizar búsquedas semánticas. En esta demostración, podemos hacerlo en la consulta de origen de Cards Region:
SELECT A.*, TO_CHAR(ROUND(VECTOR_DISTANCE,2), '0.99')AS VECTOR_DISTANCE_DISPLAY FROM
(SELECT
p.id,
p.user_name,
p.comment_text,
p.file_blob,
p.file_mime,
p.post_date,
p.REACTIONS,
p.USER_REACTION_CSS,
p.CREATED,
(
CASE
WHEN :P1_SEARCH IS NOT NULL AND :P1_VECTOR_SEARCH = 'Y'
THEN VECTOR_DISTANCE (
TO_VECTOR(VECTOR_EMBEDDING (doc_model USING :P1_SEARCH AS data)),
ai_image_vector
)
ELSE NULL
END
) AS vector_distance,
ai_image_description
FROM
mv_SM_POSTS p
WHERE
(:P1_VECTOR_SEARCH <> 'Y' AND :P1_SEARCH IS NOT NULL AND UPPER(ai_image_description) LIKE UPPER('%'||:P1_SEARCH||'%'))
OR :P1_VECTOR_SEARCH = 'Y'
OR :P1_SEARCH IS NULL
ORDER BY
vector_distance ASC, p.CREATED asc) A
Oracle Database 23ai con Búsqueda Vectorial de IA, combinado con Oracle APEX, permite a los desarrolladores construir aplicaciones conscientes del contexto de forma rápida con mejor capacidad de búsqueda.
La IA generativa puede ser especialmente útil para ayudar a resumir el sentimiento, como muestra este escenario. Un sitio de ecommerce puede tener cientos de unidades de mantenimiento de stock, o SKU, con docenas de reseñas para cada una. Para ayudar a resumir rápidamente las reseñas de productos, los desarrolladores pueden aprovechar las capacidades integradas de HeatWave GenAI, utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño en la base de datos y un almacenamiento automatizado de vectores en la base de datos.
HeatWave GenAI también puede ayudar a traducir y analizar el sentimiento bajo demanda. Todas las operaciones pueden ser automatizadas con HeatWave GenAI, manteniendo los resúmenes actualizados a medida que se agregan nuevas reseñas.
Al mantener los datos y el procesamiento dentro de HeatWave, los desarrolladores pueden escalar soluciones con sus necesidades de GenAI, haciendo que la IA sea tan simple como una consulta de base de datos.
Pruébalo, con pasos detallados y código de ejemplo en GitHub.
A continuación se muestra un fragmento de código que ilustra cómo resumir reseñas positivas:
SELECT "################### Computing summaries for EXISTING reviews on a product ###################" AS "";
SELECT "" AS "";
CALL SUMMARIZE_TRANSLATE(1, "POSITIVE", "en", @positive_english_summary);
SELECT @positive_english_summary AS "--- English summary of positive reviews on the T-Shirt ---";
Los LLM de código abierto, como los creados por Hugging Face, son herramientas poderosas que permiten a los desarrolladores probar soluciones de GenAI de manera relativamente rápida. Kubernetes, combinado con Oracle Cloud Infrastructure (OCI), permite que las soluciones GenAI escalen, además de proporcionar flexibilidad, portabilidad y resiliencia.
En esta demostración, verás lo fácil que puede ser desplegar contenedores de inferencia LLM ajustados en OCI Kubernetes Engine, un servicio Kubernetes gestionado que simplifica los despliegues y operaciones a gran escala para empresas. El servicio permite a los desarrolladores mantener el modelo personalizado y los conjuntos de datos dentro de su propia tenencia sin depender de una API de inferencia de terceros.
Usaremos la Inferencia de generación de texto como el marco de inferencia para exponer los LLM.
Pruébalo, con pasos detallados y código de ejemplo en GitHub.
A continuación se muestra un fragmento de código que ilustra cómo desplegar un LLM de código abierto:
# select model from HuggingFace
model=HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta
# deploy selected model
docker run ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:2.0 --model-id $model
# invoke the deployed model
curl IP_address:port/generate_stream \
-X POST \
-d '{"inputs":"What is Deep Learning?","parameters":{"max_new_tokens":50}}' \
-H 'Content-Type: application/json'
Oracle Code Assist es un compañero de código de IA diseñado para ayudar a aumentar la velocidad de los desarrolladores y mejorar la consistencia del código. Impulsado por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en Oracle Cloud Infrastructure (OCI) y ajustado y optimizado para Java, SQL y el desarrollo de aplicaciones en OCI, Oracle Code Assist proporciona a los desarrolladores sugerencias específicas del contexto. Puedes adaptarlo a las mejores prácticas y bases de código de tu organización.
Actualmente disponible en beta para JetBrains IntelliJ IDEA y Microsoft Visual Studio Code, el plugin puede ayudar con la documentación, comprensión de código heredado y finalización de código.
Para aprender cómo unirte al programa beta y comenzar, visita nuestro repositorio de GitHub.
Implementa, escala y supervisa cargas de trabajo de GenAI en cuestión de minutos con Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Blueprints, que incluye recomendaciones de hardware, componentes de software y supervisión lista para usar.
Implementa y escala eficazmente LLM con vLLM: inferencia ultrarrápida, integración perfecta y sin complicaciones.
Elige entre modelos personalizados o una variedad de modelos de código abierto en Hugging Face.
Provisiona automáticamente nodos GPU y almacena modelos en OCI Object Storage.
Obtén un punto final de API listo para usar para la inferencia instantánea de modelos.
Activa la escala automática basada en la latencia de inferencia para aplicaciones esenciales.
Integra y escala fácilmente las cargas de trabajo de inferencia sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.
Supervisa el desempeño con herramientas de observabilidad integradas, como Prometheus y Grafana.
Ajusta con más inteligencia, no con más esfuerzo: compar el desempeño y optimiza el entrenamiento de la IA con información basada en datos.
Permite comparar el desempeño de ajustes mediante la metodología MLCommons.
Ajusta un modelo Llama 2 70B cuantificado con un conjunto de datos estandarizado.
Realiza un seguimiento del tiempo de entrenamiento, la utilización de recursos y las métricas de desempeño.
Registra automáticamente los resultados en MLflow y visualiza la información en Grafana.
Toma decisiones de infraestructura basadas en datos para optimizar los trabajos de ajuste.
Mejora el ajuste del LLM con una adaptación de bajo rango (LoRA): más rápido, eficiente y listo para su implementación.
Utiliza LoRA para ajustar eficazmente los LLM con una sobrecarga computacional mínima.
Aprovecha tus conjuntos de datos personalizados o los conjuntos de datos disponibles públicamente en Hugging Face para el entrenamiento.
Realiza un seguimiento y analiza métricas de entrenamiento detalladas registradas en MLflow durante todo el proceso de ajuste.
Almacena el modelo ajustado y los resultados del entrenamiento en un depósito de almacenamiento de objetos para una implementación perfecta.
Optimiza el desempeño con un diseño que ayuda a garantizar una adaptación rápida y eficaz del modelo sin un consumo intensivo de recursos.
Amplía la solución según sea necesario, desde pequeños conjuntos de datos hasta ajustes de modelos a gran escala.