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Temario del curso

Introducción a Ollama

  • ¿Qué es Ollama y cómo funciona?
  • Beneficios de ejecutar modelos de IA localmente
  • Resumen de los LLM compatibles (Llama, DeepSeek, Mistral, etc.)

Instalación y configuración de Ollama

  • Requisitos del sistema y consideraciones de hardware
  • Instalación de Ollama en diferentes sistemas operativos
  • Configuración de dependencias y preparación del entorno

Ejecución de modelos de IA localmente

  • Descarga y carga de modelos de IA en Ollama
  • Interacción con los modelos a través de la línea de comandos
  • Ingeniería de prompts básica para tareas de IA local

Optimización del rendimiento y uso de recursos

  • Gestión de recursos de hardware para una ejecución eficiente de la IA
  • Reducción de la latencia y mejora del tiempo de respuesta del modelo
  • Evaluación comparativa (benchmarking) del rendimiento para distintos modelos

Casos de uso para la implementación de IA local

  • Chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA
  • Tareas de procesamiento y automatización de datos
  • Aplicaciones de IA centradas en la privacidad

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Familiaridad con interfaces de línea de comandos

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores que ejecutan modelos de IA sin dependencia de la nube
  • Profesionales del área de negocios interesados en la privacidad de la IA y despliegues rentables
  • Entusiastas de la IA que exploran el despliegue de modelos locales
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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