Programa del Curso

Introducción a Ollama para la implementación de LLM

  • Descripción general 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 requeridas
  • Configuración de hardware y aceleración GPU
  • Dockerización de Ollama para implementaciones escalables

Implementación de LLM con Ollama

  • Carga y gestión de modelos de IA
  • Implementación de Llama 3, DeepSeek, Mistral y otros modelos
  • Creación de APIs y puntos de acceso para el uso de modelos de IA

Optimización del rendimiento de LLM

  • Ajuste fino de modelos para mejorar la eficiencia
  • Reducción de la 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 a aplicaciones y servicios
  • Automatización de procesos impulsados por IA
  • Uso de Ollama en entornos de edge computing

Monitoreo y mantenimiento

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

Escalabilidad de implementaciones de modelos de IA

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia básica con modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial
  • Familiaridad con interfaces de línea de comandos y scripting
  • Comprensión de entornos de implementación (local, edge, nube)

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por Participante​

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