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Cuándo Usar la CLI

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Mejor Para

• Automatización - Script tareas repetitivas
• Pipelines CI/CD - Integra con despliegue
• Servidores remotos - SSH a instancias en la nube
• Procesamiento por lotes - Entrena múltiples modelos
• Reproducibilidad - Guarda y comparte comandos exactos

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Cómo Se Ve

aitraining text-classification \
  --model bert-base-uncased \
  --data train.csv \
  --epochs 5

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Ejemplo de Flujo de Trabajo

# Preparar datos
python prepare_data.py

# Entrenar modelo
aitraining train \
  --task text-classification \
  --data data/train.csv \
  --output models/v1

# Evaluar
aitraining evaluate \
  --model models/v1 \
  --test data/test.csv

# Desplegar
aitraining serve --model models/v1

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Ventajas

• Scripteable - Automatiza todo
• Reproducible - Guarda comandos exactos
• Control de versiones - Rastrea en git
• Amigable remoto - Funciona sobre SSH
• Ejecución paralela - Ejecuta múltiples entrenamientos

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Limitaciones

• Curva de aprendizaje - Debes conocer sintaxis de comandos
• Sin feedback visual - Solo salida de texto
• Propenso a errores - Errores tipográficos en comandos
• Menos descubrible - Debes saber que las opciones existen

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Cuándo Cambiar

• Necesitas feedback visual
• Quieres explorar opciones
• Enseñando usuarios no técnicos
• Haciendo experimentos rápidos

• Necesitas lógica personalizada
• Construyendo aplicaciones
• Preprocesamiento complejo
• Configuración dinámica

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Casos de Uso Comunes

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Búsqueda de Hyperparámetros

for lr in 1e-5 2e-5 5e-5; do
  aitraining train \
    --learning-rate $lr \
    --output models/lr_$lr
done

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Entrenamiento Nocturno

# En cron o scheduler
0 2 * * * /path/to/retrain.sh

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Entrenamiento Remoto

ssh gpu-server
screen -S training
aitraining train --data s3://bucket/data.csv
# Desconecta con Ctrl-A D

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Integración CI/CD

# .github/workflows/train.yml
- name: Train model
  run: aitraining train --config config.yaml

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Consejos para Usuarios de CLI

1. Guarda comandos - Mantén un archivo commands.txt
2. Usa configs - Archivos YAML sobre comandos largos
3. Registra salida - Redirige a archivos
4. Usa screen/tmux - Para trabajos de larga duración
5. Escribe scripts - Combina múltiples pasos

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Características Exclusivas de CLI

• Pipe datos de otros comandos
• Integra con scripts de shell
• Ejecuta en servidores headless
• Procesa archivos por lotes
• Ejecución programada

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Comandos Esenciales

# Ver todas las opciones
aitraining --help

# Listar modelos disponibles
aitraining models list

# Verificar estado de entrenamiento
aitraining status

# Reanudar entrenamiento interrumpido
aitraining train --resume

# Convertir formatos de modelo
aitraining convert --from pytorch --to onnx

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Variables de Entorno

# Establecer predeterminados
export AITRAINING_MODEL=bert-base
export AITRAINING_EPOCHS=5

# Ahora comandos más simples
aitraining train --data train.csv

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Próximos Pasos