Despliegue y optimización de LLM con Ollama
Ollama ofrece una forma eficiente de implementar y ejecutar modelos de lenguaje grande (LLM) en entornos locales o de producción, brindando control sobre el rendimiento, el costo y la seguridad.
Esta formación en vivo y guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar, optimizar e integrar LLM utilizando Ollama.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e implementar LLM utilizando Ollama.
- Optimizar los modelos de IA para el rendimiento y la eficiencia.
- Aprovechar la aceleración por GPU para mejorar las velocidades de inferencia.
- Integrar Ollama en flujos de trabajo y aplicaciones.
- Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a Ollama para el despliegue de LLM
- Resumen de las capacidades de Ollama
- Ventajas de la implementación de modelos de IA locales
- Comparación con soluciones de alojamiento de IA en la nube
Configuración del entorno de despliegue
- Instalación de Ollama y dependencias necesarias
- Configuración de hardware y aceleración por GPU
- ContenedORIZACIÓN de Ollama para despliegues escalables
Despliegue 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 finales para el acceso a modelos de IA
Optimización del rendimiento de LLM
- Ajuste fino de modelos para la eficiencia
- Reducción de latencia y mejora de los tiempos de respuesta
- Gestión de la memoria y la 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 perimetral
Monitoreo y mantenimiento
- Seguimiento del rendimiento y depuración de problemas
- Actualización y gestión de modelos de IA
- Garantizar la seguridad y el cumplimiento en los despliegues de IA
Escalar los despliegues de modelos de IA
- Mejores prácticas para manejar cargas de trabajo altas
- Escalar Ollama para casos de uso empresarial
- Avances futuros en la implementación de modelos de IA locales
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia básica con aprendizaje automático y modelos de IA
- Familiaridad con interfaces de línea de comandos y scripting
- Comprensión de entornos de despliegue (local, edge, cloud)
Público objetivo
- Ingenieros de IA que optimizan despliegues de IA locales y basados en la nube
- Practicantes de ML que implementan y ajustan LLM
- Especialistas de DevOps que gestionan la integración de modelos de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Realizar una depuración sistemática de los modelos alojados en Ollama y reproducir los modos de fallo de manera fiable.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
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- Configurar un entorno eficiente para ajustar finamente modelos de IA en Ollama.
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- Desplegar modelos personalizados en entornos de producción.
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- Configurar y ejecutar modelos multimodales con Ollama.
- Integrar entradas de texto, imagen y audio para aplicaciones del mundo real.
- Construir sistemas de comprensión de documentos y de preguntas y respuestas visuales.
- Desarrollar agentes multimodales capaces de razonar a través de múltiples modalidades.
Formato del curso
- Clase interactiva y debate.
- Práctica con conjuntos de datos multimodales reales.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales utilizando Ollama.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.
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- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
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- Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.
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Esta formación en vivo, con instrucción directa (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen desplegar Ollama con medidas sólidas de privacidad de datos y cumplimiento normativo.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Desplegar Ollama de manera segura en entornos contenerizados y en sus propias instalaciones.
- Aplicar técnicas de privacidad diferencial para proteger datos sensibles.
- Implementar prácticas seguras de registro, monitoreo y auditoría.
- Aplicar controles de acceso a los datos alineados con los requisitos de cumplimiento.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Ejercicios prácticos sobre patrones de despliegue seguro.
- Estudios de casos y ejercicios prácticos centrados en el cumplimiento normativo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
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- Implementar y configurar Ollama para un uso seguro en operaciones financieras.
- Integrar modelos de lenguaje grandes locales en flujos de trabajo de análisis y generación de informes.
- Adaptar los modelos a la terminología y tareas específicas del sector financiero.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad, privacidad y cumplimiento normativo.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con datos financieros.
- Implementación en laboratorio en vivo de escenarios enfocados en finanzas.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Aplicaciones de Ollama en el sector salud
14 HorasOllama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grandes de forma local.
Esta formación en vivo y con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y equipos de TI de nivel intermedio que deseen implementar, personalizar y operativizar soluciones de IA basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.
Al completar esta formación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Ollama para un uso seguro en entornos de salud.
- Integrar modelos de lenguaje grandes locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
- Personalizar modelos para terminología y tareas específicas del sector salud.
- Aplicar las mejores prácticas en privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
- Implementación práctica en un entorno de simulación de salud en ambiente controlado.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
Ollama: Modelos de Lenguaje Grande autohospedados que reemplazan las APIs de OpenAI y Claude
14 HorasOllama es una herramienta de código abierto para ejecutar modelos de lenguaje grande (LLM) localmente en hardware de consumo y empresarial. Abstrae la cuantización de modelos, la asignación de GPU y el servicio de API en una única interfaz de línea de comandos, permitiendo a las organizaciones autoalojar LLMs como Llama, Mistral y Qwen sin enviar solicitudes ni datos a OpenAI, Anthropic o Google.
Ollama para una IA responsable y gobernanza
14 HorasOllama es una plataforma para ejecutar modelos de lenguaje grande (LLM) y multimodales localmente, apoyando prácticas de gobernanza y de IA responsable.
Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean implementar equidad, transparencia y responsabilidad en aplicaciones impulsadas por Ollama.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Aplicar principios de IA responsable en los despliegues de Ollama.
- Implementar estrategias de filtrado de contenido y mitigación del sesgo.
- Diseñar flujos de trabajo de gobernanza para la alineación y la capacidad de auditoría de la IA.
- Establecer marcos de monitoreo y reporte para el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos de diseño de flujos de trabajo de gobernanza.
- Estudios de casos y ejercicios centrados en el cumplimiento.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Escalabilidad de Ollama y Optimización de Infraestructura
21 HorasOllama es una plataforma para ejecutar modelos de lenguaje grande y multimodales de manera local y a escala.
Este entrenamiento en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de nivel intermedio a avanzado que deseen escalar implementaciones de Ollama para entornos multiusuario, de alto rendimiento y con eficiencia de costos.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar Ollama para cargas de trabajo multiusuario y distribuidas.
- Optimizar la asignación de recursos de GPU y CPU.
- Implementar estrategias de escalado automático, agrupación de solicitudes y reducción de latencia.
- Monitorear y optimizar la infraestructura para el rendimiento y la eficiencia de costos.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión.
- Laboratorios prácticos de implementación y escalado.
- Ejercicios de optimización en entornos reales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Dominio de la Ingeniería de Prompts con Ollama
14 HorasOllama es una plataforma que permite ejecutar modelos de lenguaje grandes y multimodales de forma local.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean dominar las técnicas de ingeniería de prompts para optimizar los resultados de Ollama.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Diseñar prompts efectivos para diversos casos de uso.
- Aplicar técnicas como el 'priming' (activación previa) y la estructuración del pensamiento en cadena (chain-of-thought).
- Implementar plantillas de prompts y estrategias de gestión del contexto.
- Construir flujos de trabajo de múltiples etapas mediante secuencias de prompts para tareas complejas.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debates.
- Ejercicios prácticos de diseño de prompts.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.