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Temario del curso

Introducción a Ollama para la implementación de LLMs

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

Configuración del entorno de implementación

  • Instalación de Ollama y dependencias necesarias.
  • Configuración de hardware y aceleración por GPU.
  • Dockerización de Ollama para implementaciones escalables.

Implementación de LLMs con Ollama

  • Carga y gestión de modelos de IA.
  • Implementación de Llama 3, DeepSeek, Mistral y otros modelos.
  • Creación de APIs y endpoints para el acceso a los modelos de IA.

Optimización del rendimiento de LLMs

  • Ajuste fino de modelos para eficiencia.
  • Reducción de latencia y mejora de los tiempos de respuesta.
  • Gestión de memoria y asignación de recursos.

Integración de Ollama en flujos de trabajo de IA

  • Conexión de Ollama a aplicaciones y servicios.
  • Automatización de procesos impulsados por IA.
  • Uso de Ollama en entornos de computación edge.

Monitoreo y mantenimiento

  • Seguimiento del rendimiento y depuración de problemas.
  • Actualización y gestión de modelos de IA.
  • Aseguramiento de seguridad y cumplimiento en implementaciones de IA.

Escalar implementaciones de modelos de IA

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia básica con modelos de aprendizaje automático (machine learning) e IA.
  • Familiaridad con interfaces de línea de comandos y scripts.
  • Comprensión de entornos de implementación (local, edge, nube).

Público objetivo

  • Ingenieros de IA que optimizan implementaciones locales y basadas en la nube.
  • Profesionales de ML que despliegan y ajustan LLMs.
  • Especialistas en DevOps que gestionan la integración de modelos de IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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