import{s as be,n as $e,o as xe}from"../chunks/scheduler.505acc25.js";import{S as Te,i as Me,e as o,s,c as W,h as He,a as r,d as n,b as i,f as Le,g as X,j as l,k as ve,l as _e,m as a,n as Z,t as ee,o as te,p as ne}from"../chunks/index.fbb49fb4.js";import{C as Ce}from"../chunks/CopyLLMTxtMenu.38c593c4.js";import{H as he}from"../chunks/Heading.511e0027.js";import{E as qe}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.9ca82795.js";function Pe(ae){let u,P,C,y,m,j,d,A,p,se='<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/bonus-unit1/thumbnail.jpg" alt="Bonus Unit 1 Thumbnail"/>',w,c,ie="Bienvenido a esta primera <strong>Unidad Bonus</strong>, donde aprenderás a <strong>hacer fine-tuning de un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) para llamadas a funciones</strong>.",E,f,oe="En términos de LLMs, la llamada a funciones se está convirtiendo rápidamente en una técnica <em>imprescindible</em>.",U,g,re="La idea es que, en lugar de depender solo de enfoques basados en prompts como hicimos en la Unidad 1, la llamada a funciones entrena a tu modelo para <strong>realizar acciones e interpretar observaciones durante la fase de entrenamiento</strong>, haciendo tu IA más robusta.",z,L,le="<p><strong>¿Cuándo debería hacer esta Unidad Bonus?</strong></p> <p>Esta sección es <strong>opcional</strong> y es más avanzada que la Unidad 1, así que no dudes en hacer esta unidad ahora o revisitarla cuando tu conocimiento haya mejorado gracias a este curso.</p> <p>Pero no te preocupes, esta Unidad Bonus está diseñada para tener toda la información que necesitas, así que te guiaremos a través de cada concepto fundamental del fine-tuning de un modelo para llamadas a funciones, incluso si aún no has aprendido el funcionamiento interno del fine-tuning.</p>",R,v,ue="La mejor manera para que puedas seguir esta Unidad Bonus es:",k,h,me='<li><p>Saber cómo hacer Fine-Tuning de un LLM con Transformers, si no es el caso <a href="https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter3/1?fw=pt" rel="nofollow">revisa esto</a>.</p></li> <li><p>Saber cómo usar <code>SFTTrainer</code> para hacer fine-tuning de nuestro modelo, para aprender más sobre esto <a href="https://huggingface.co/learn/nlp-course/en/chapter11/1" rel="nofollow">revisa esta documentación</a>.</p></li>',B,S,I,b,O,$,de=`<li><p><strong>Llamadas a Funciones</strong><br/>
Cómo los LLMs modernos estructuran sus conversaciones de manera efectiva permitiéndoles activar <strong>Herramientas</strong>.</p></li> <li><p><strong>LoRA (Adaptación de Bajo Rango)</strong><br/>
Un método de fine-tuning <strong>ligero y eficiente</strong> que reduce la sobrecarga computacional y de almacenamiento. LoRA hace que el entrenamiento de modelos grandes sea <em>más rápido, económico y fácil</em> de implementar.</p></li> <li><p><strong>El Ciclo Pensamiento → Acción → Observación</strong> en modelos de Llamadas a Funciones<br/>
Un enfoque simple pero poderoso para estructurar cómo tu modelo decide cuándo (y cómo) llamar funciones, rastrear pasos intermedios e interpretar los resultados de Herramientas o APIs externas.</p></li> <li><p><strong>Nuevos Tokens Especiales</strong><br/>
Introduciremos <strong>marcadores especiales</strong> que ayudan al modelo a distinguir entre:</p> <ul><li>Razonamiento interno de “cadena de pensamiento”</li> <li>Llamadas a funciones salientes</li> <li>Respuestas que regresan de herramientas externas</li></ul></li>`,F,G,D,x,pe="Al final de esta unidad bonus, serás capaz de:",K,T,ce="<li><strong>Entender</strong> el funcionamiento interno de las APIs cuando se trata de Herramientas.</li> <li><strong>Hacer fine-tuning</strong> de un modelo usando la técnica LoRA.</li> <li><strong>Implementar</strong> y <strong>modificar</strong> el ciclo Pensamiento → Acción → Observación para crear flujos de trabajo de Llamadas a funciones robustos y mantenibles.</li> <li><strong>Diseñar y utilizar</strong> tokens especiales para separar sin problemas el razonamiento interno del modelo de sus acciones externas.</li>",N,M,fe="Y <strong>habrás hecho fine-tuning de tu propio modelo para realizar llamadas a funciones.</strong> 🔥",Q,H,ge="¡Sumerjámonos en las <strong>llamadas a funciones</strong>!",Y,_,J,q,V;return m=new Ce({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),d=new he({props:{title:"Introducción",local:"introducción",headingTag:"h1"}}),b=new he({props:{title:"Lo que Aprenderás",local:"lo-que-aprenderás",headingTag:"h2"}}),_=new qe({props:{source:"https://github.com/huggingface/agents-course/blob/main/units/es/bonus-unit1/introduction.mdx"}}),{c(){u=o("meta"),P=s(),C=o("p"),y=s(),W(m.$$.fragment),j=s(),W(d.$$.fragment),A=s(),p=o("p"),p.innerHTML=se,w=s(),c=o("p"),c.innerHTML=ie,E=s(),f=o("p"),f.innerHTML=oe,U=s(),g=o("p"),g.innerHTML=re,z=s(),L=o("blockquote"),L.innerHTML=le,R=s(),v=o("p"),v.textContent=ue,k=s(),h=o("ol"),h.innerHTML=me,B=s(),S=o("hr"),I=s(),W(b.$$.fragment),O=s(),$=o("ol"),$.innerHTML=de,F=s(),G=o("hr"),D=s(),x=o("p"),x.textContent=pe,K=s(),T=o("ul"),T.innerHTML=ce,N=s(),M=o("p"),M.innerHTML=fe,Q=s(),H=o("p"),H.innerHTML=ge,Y=s(),W(_.$$.fragment),J=s(),q=o("p"),this.h()},l(e){const t=He("svelte-u9bgzb",document.head);u=r(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(n),P=i(e),C=r(e,"P",{}),Le(C).forEach(n),y=i(e),X(m.$$.fragment,e),j=i(e),X(d.$$.fragment,e),A=i(e),p=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(p)!=="svelte-1lr1l38"&&(p.innerHTML=se),w=i(e),c=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(c)!=="svelte-1pdjdlt"&&(c.innerHTML=ie),E=i(e),f=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(f)!=="svelte-c1t6x9"&&(f.innerHTML=oe),U=i(e),g=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(g)!=="svelte-1ujhrup"&&(g.innerHTML=re),z=i(e),L=r(e,"BLOCKQUOTE",{"data-svelte-h":!0}),l(L)!=="svelte-rrnq7a"&&(L.innerHTML=le),R=i(e),v=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(v)!=="svelte-okisx7"&&(v.textContent=ue),k=i(e),h=r(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),l(h)!=="svelte-1p8xyv9"&&(h.innerHTML=me),B=i(e),S=r(e,"HR",{}),I=i(e),X(b.$$.fragment,e),O=i(e),$=r(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),l($)!=="svelte-o7amhb"&&($.innerHTML=de),F=i(e),G=r(e,"HR",{}),D=i(e),x=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(x)!=="svelte-pcbdkn"&&(x.textContent=pe),K=i(e),T=r(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),l(T)!=="svelte-cxh1w8"&&(T.innerHTML=ce),N=i(e),M=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(M)!=="svelte-1qbgjjl"&&(M.innerHTML=fe),Q=i(e),H=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),l(H)!=="svelte-1tk4rph"&&(H.innerHTML=ge),Y=i(e),X(_.$$.fragment,e),J=i(e),q=r(e,"P",{}),Le(q).forEach(n),this.h()},h(){ve(u,"name","hf:doc:metadata"),ve(u,"content",ye)},m(e,t){_e(document.head,u),a(e,P,t),a(e,C,t),a(e,y,t),Z(m,e,t),a(e,j,t),Z(d,e,t),a(e,A,t),a(e,p,t),a(e,w,t),a(e,c,t),a(e,E,t),a(e,f,t),a(e,U,t),a(e,g,t),a(e,z,t),a(e,L,t),a(e,R,t),a(e,v,t),a(e,k,t),a(e,h,t),a(e,B,t),a(e,S,t),a(e,I,t),Z(b,e,t),a(e,O,t),a(e,$,t),a(e,F,t),a(e,G,t),a(e,D,t),a(e,x,t),a(e,K,t),a(e,T,t),a(e,N,t),a(e,M,t),a(e,Q,t),a(e,H,t),a(e,Y,t),Z(_,e,t),a(e,J,t),a(e,q,t),V=!0},p:$e,i(e){V||(ee(m.$$.fragment,e),ee(d.$$.fragment,e),ee(b.$$.fragment,e),ee(_.$$.fragment,e),V=!0)},o(e){te(m.$$.fragment,e),te(d.$$.fragment,e),te(b.$$.fragment,e),te(_.$$.fragment,e),V=!1},d(e){e&&(n(P),n(C),n(y),n(j),n(A),n(p),n(w),n(c),n(E),n(f),n(U),n(g),n(z),n(L),n(R),n(v),n(k),n(h),n(B),n(S),n(I),n(O),n($),n(F),n(G),n(D),n(x),n(K),n(T),n(N),n(M),n(Q),n(H),n(Y),n(J),n(q)),n(u),ne(m,e),ne(d,e),ne(b,e),ne(_,e)}}}const ye='{"title":"Introducción","local":"introducción","sections":[{"title":"Lo que Aprenderás","local":"lo-que-aprenderás","sections":[],"depth":2}],"depth":1}';function je(ae){return xe(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Re extends Te{constructor(u){super(),Me(this,u,je,Pe,be,{})}}export{Re as component};
