Investiga eficiencia de transformers con distillation para una scaleup chilena
Visión general
De qué trata este proyecto.
Implementa distillation con DistilBERT, evalúa F1 y latencia para una scaleup chilena. Obtén un certificado verificable.
El escenario
La scaleup (Serie A, cerca de 45 personas) gasta hoy alrededor de 18.000 USD/mes en GPU para inferencia; bajar 60 % la latencia podría reducirlo a alrededor de 7.000 USD/mes en CPU.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Distilar un XLM-R-large a un student >= 3x más rápido reteniendo >= 95 % del F1 macro, y dejar el experimento reproducible.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar knowledge distillation a transformers para compresión real
- Evaluar compresión con múltiples métricas (calidad + eficiencia)
- Diagnosticar qué clases pierden más bajo distillation
- Producir informe de research replicable por el equipo
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Alineación con asignaturas próximamente.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Knowledge Distillation
Apply knowledge distillation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Transformers
Apply transformers to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Compression
Apply model compression to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Evaluation
Apply evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Benchmarking
Apply benchmarking to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Investigador/a en ML
Distilar transformers con rigor experimental y reportar trade-offs es trabajo nuclear del ML researcher aplicado a compresión.
Este proyecto afina
- knowledge-distillation
- transformers
- evaluation
Ingeniero/a de Machine Learning
Compresión de modelos para producción es competencia altamente demandada del MLE en scaleups con costes GPU significativos.
Este proyecto afina
- model-compression
- transformers
- benchmarking
Ingeniero/a de PLN
Distillation aplicada a NLP en producción es el camino habitual para bajar coste sin sacrificar mucha calidad; trabajo del NLP engineer senior.
Este proyecto afina
- transformers
- python
- evaluation