Google Dev: Modelos locales y ajuste fino

Las API en la nube no son la única forma de construir con IA. Modelos abiertos más pequeños pueden ejecutarse en una laptop, mantenerse cerca de tus datos y adaptarse para un trabajo específico, pero solo cuando se hacen los compromisos correctos.Únete al Grupo de Desarrolladores de Google de Tulsa durante la Semana Tecnológica de Tulsa para una sesión práctica sobre modelos locales y ajuste fino. Usaremos la familia Gemma de Google como hilo conductor mientras exploramos:• Lo que puede ejecutarse de manera realista en una laptop o GPU de consumidor• Cómo la cuantización cambia el uso de memoria, velocidad y calidad• Ajuste fino versus sugerencias, recuperación y uso de herramientas• Cómo métodos eficientes en parámetros como LoRA adaptan un modelo sin reentrenar cada peso• Cómo preparar un conjunto de datos pequeño y útil y mantener separados los ejemplos de evaluación• Cómo comparar el modelo base con el modelo ajustado para que "mejor" signifique más que una buena demostración• Dónde la inferencia local mejora la privacidad, costo, latencia, acceso sin conexión o control—y dónde un modelo alojado sigue siendo la mejor opciónEspera una charla técnica, demostraciones prácticas, compromisos honestos y tiempo para preguntas. No necesitas experiencia previa en aprendizaje automático y no necesitas una GPU para seguir el hilo.Giro argumental: este también es el encuentro de OklahomAI de septiembre. El Grupo de Desarrolladores de Google de Tulsa, OklahomAI y Techlahoma están uniendo las comunidades para una noche compartida.Presentado como parte de la Semana Tecnológica de Tulsa 2026.Las puertas y la conversación comienzan a las 6:00 PM. El programa destacado comienza a las 6:15 PM.