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Duración 14 horas
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