AI Course Architect — Qwen2.5-3B Fine-tuned
Modelo especializado en generación de roadmaps pedagógicos estructurados en JSON.
Fine-tuning de Qwen2.5-3B-Instruct con QLoRA sobre dataset propietario de diseño instruccional.
Uso
El modelo recibe un perfil de creador de curso y responde únicamente con JSON válido:
\EXPERTISE: Marketing digital
AUDIENCE: Emprendedores principiantes
PAIN: No se por donde empezar
OUTCOME: Lanzar mi primer curso en linea
TIME: 5 horas/semana
DURATION: 8 semanas
FORMAT: Video + ejercicios
PLATFORM: Teachable
\
Specs de entrenamiento
| Parametro | Valor |
|---|
| Base model | Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct |
| Metodo | QLoRA 4-bit (BitsAndBytes) |
| Rank | r=64, alpha=128 |
| Learning rate | 2e-4 |
| Epochs | 3 |
| Steps | 270 |
| Train loss final | ~0.25 |
| Plataforma | Kaggle T4 |
Archivos
| Archivo | Descripcion |
|---|
| i-coach-Q4_K_M.gguf | GGUF cuantizado Q4_K_M — listo para Ollama/LM Studio |
Carga rapida con Ollama
\ash
Modelfile
FROM ai-coach-Q4_K_M.gguf
PARAMETER temperature 0.3
PARAMETER num_ctx 4096
ollama create ai-coach -f Modelfile
ollama run ai-coach
\
Parte del stack Epoch Forge
Desarrollado como Fase 1 del proyecto AI Course Architect.
Target de produccion: iPhone 17 Pro (Core ML) + Ryzen 3 (Ollama API).
