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Temario del curso

Introducción a Ollama para la implementación de LLM

  • Resumen de las capacidades de Ollama
  • Ventajas de la implementación local de modelos de inteligencia artificial
  • Comparación con soluciones de alojamiento de inteligencia artificial basadas en la nube

Configuración del entorno de implementación

  • Instalación de Ollama y sus dependencias necesarias
  • Configuración de hardware y aceleración por GPU
  • Contenedización de Ollama mediante Docker para implementaciones escalables

Implementación de LLM con Ollama

  • Carga y gestión de modelos de inteligencia artificial
  • Despliegue de Llama 3, DeepSeek, Mistral y otros modelos
  • Creación de API y puntos de enlace para acceder a los modelos de IA

Optimización del rendimiento de LLM

  • Afinamiento (fine-tuning) de modelos para mejorar la eficiencia
  • Reducción de latencia y mejora de los tiempos de respuesta
  • Gestión de la memoria y asignación de recursos

Integración de Ollama en flujos de trabajo de IA

  • Conexión de Ollama con aplicaciones y servicios
  • Automatización de procesos impulsados por inteligencia artificial
  • Uso de Ollama en entornos de computación perimetral (edge computing)

Monitoreo y mantenimiento

  • Seguimiento del rendimiento y solución de problemas
  • Actualización y gestión de modelos de inteligencia artificial
  • Garantizar la seguridad y el cumplimiento normativo en implementaciones de IA

Escalado de implementaciones de modelos de inteligencia artificial

  • Mejores prácticas para manejar cargas de trabajo elevadas
  • Escalar Ollama para casos de uso empresariales
  • Avances futuros en la implementación local de modelos de IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia básica en aprendizaje automático y modelos de IA.
  • Conocimiento de las interfaces de línea de comandos y la programación.
  • Comprensión de entornos de implementación (local, borde o edge, nube).

Público objetivo

  • Ingenieros de IA que optimicen despliegues de inteligencia artificial en entornos locales y basados en la nube.
  • Practicantes de aprendizaje automático (ML) que implementan y afinen LLM.
  • Especialistas de DevOps que gestionen la integración de modelos de IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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