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Temario del curso
Fundamentos de la IA Local Segura
- Qué significa la IA local y en instalaciones propias en entornos regulados
- IA en la nube versus despliegue interno para cargas de trabajo sensibles
- Casos de uso empresariales comunes para asistentes privados y soporte de flujos de trabajo
- Componentes clave de una arquitectura de IA local segura
Fundamentos de Ollama y Modelos de Código Abierto
- Cómo se integra Ollama en una pila de desarrollo local
- Obtener, ejecutar y gestionar modelos localmente
- Selección de modelos basada en tamaño, calidad, hardware y licencia
- Ajustar las opciones de modelo a tareas empresariales prácticas
Preparación del Entorno en Instalaciones Propias
- Preparación del servidor, estación de trabajo y host
- Instalación y configuración de Ollama para inferencia local
- Uso de contenedores y herramientas de desarrollo internas
- Verificación del acceso API y la preparación operativa básica
Trabajo Efectivo con Modelos Locales
- Ejecución de preguntas y modelado de respuestas con instrucciones del sistema
- Reutilización de plantillas para tareas empresariales consistentes
- Gestión de versiones de modelos y artefactos internos
- Ajuste básico del rendimiento para implementaciones de CPU y GPU
Construcción de Flujos de Trabajo Agentic Prácticos
- Qué convierte a un flujo de trabajo en agentic en un entorno controlado
- Patrones simples para planificación, uso de herramientas y bucles de respuesta
- Diseño de asistentes centrados en tareas para operaciones internas
- Adición de revisión humana, lógica de respaldo y manejo de errores
Flujos de Trabajo de Recuperación Privada
- Conceptos básicos de generación aumentada por recuperación para acceso a conocimiento interno
- Preparación de documentos para segmentación, indexación y búsqueda
- Conexión de un repositorio de vectores local a una aplicación basada en Ollama
- Mejora de la relevancia y la calidad de las respuestas con patrones de recuperación más eficientes
Prácticas de Seguridad, Gobernanza y Cumplimiento
- Límites de manejo de datos y consideraciones de privacidad
- Control de acceso, registro de eventos y soporte para auditoría
- Seguridad en las consultas, controles de salida y barreras de protección
- Puntos de control de gobernanza para despliegue y operación regulados
Patrones de Integración Empresarial
- Exposición de capacidades de IA local a través de APIs internas
- Integración de asistentes con aplicaciones y servicios internos
- Soporte para casos de uso de asistentes, procesos por lotes y automatización de flujos de trabajo
- Mantenimiento de las soluciones dentro de los límites de la red controlada
Evaluación de Soluciones de IA Local
- Evaluación de calidad, fiabilidad y consistencia
- Pruebas contra requisitos empresariales, de política y de seguridad
- Comparación de opciones de modelo para tareas empresariales específicas
- Establecimiento de un ciclo de mejora práctica para equipos internos
Laboratorio de Implementación Práctica
- Construcción de un asistente privado con Ollama y un modelo de código abierto
- Adición de recuperación sobre documentos internos aprobados
- Introducción de acciones agentic simples y controles de seguridad
- Revisión de puntos de control de despliegue, operaciones y gobernanza
Planificación de la Adopción y Próximos Pasos
- Revisión de decisiones clave de diseño y despliegue
- Identificación de errores comunes en proyectos de IA regulados
- Planificación de casos de uso piloto y alineación de partes interesadas
- Definición de una hoja de ruta para la adopción de IA local segura
Requerimientos
- Comprensión básica de conceptos de IA y desarrollo de software
- Familiaridad con herramientas de línea de comandos, contenedores o entornos de desarrollo local
- Experiencia básica en scripting o programación
Audiencia
- Desarrolladores y equipos técnicos que construyen soluciones de IA privadas en infraestructura interna
- Profesionales de seguridad, cumplimiento y plataformas que apoyan la IA en entornos regulados
- Líderes técnicos en finanzas, salud, gobierno y defensa que evalúan la adopción de IA en instalaciones propias
21 Horas