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Temario del curso

Fundamentos de la IA Local Segura

  • Qué significan la IA local y on-prem en entornos regulados
  • IA en la nube frente a despliegue interno para cargas de trabajo sensibles
  • Casos de uso empresariales comunes para asistentes privados y apoyo a flujos de trabajo
  • Componentes centrales de una arquitectura de IA local segura

Conceptos Básicos de Ollama y Modelos de Código Abierto

  • Cómo se integra Ollama en una pila de desarrollo local
  • Descarga, ejecución y gestión de modelos localmente
  • Elección de modelos en función del tamaño, calidad, hardware y licencia
  • Alineación de las opciones de modelos con tareas empresariales prácticas

Preparación del Entorno On-Prem

  • Preparación del host, estación de trabajo y servidor
  • Instalación y configuración de Ollama para inferencia local
  • Uso de contenedores y herramientas de desarrollo internas
  • Verificación del acceso a la API y la preparación operativa básica

Trabajo Eficaz con Modelos Locales

  • Ejecución de prompts y configuración de salidas con instrucciones del sistema
  • Reutilización de plantillas para tareas empresariales consistentes
  • Gestión de versiones de modelos y artefactos internos
  • Ajuste básico del rendimiento para despliegues en CPU y GPU

Construcción de Flujos de Trabajo de Agentes Prácticos

  • Qué convierte a un flujo de trabajo en agente en un entorno controlado
  • Patrones simples para planificación, uso de herramientas y bucles de respuesta
  • Diseño de asistentes centrados en tareas para operaciones internas
  • Incorporación 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 al conocimiento interno
  • Preparación de documentos para fragmentación, indexación y búsqueda
  • Conexión de un almacén vectorial local con una aplicación basada en Ollama
  • Mejora de la relevancia y la calidad de las respuestas con patrones de recuperación más efectivos

Prácticas de Seguridad, Gobernanza y Cumplimiento

  • Límites en el manejo de datos y consideraciones de privacidad
  • Control de acceso, registro y soporte de auditoría
  • Seguridad de los prompts, controles de salida y medidas de protección
  • Puntos de control de gobernanza para despliegue y operación regulados

Patrones de Integración Empresarial

  • Exposición de capacidades de IA local mediante APIs internas
  • Integración de asistentes con aplicaciones y servicios internos
  • Soporte para casos de uso de asistentes, procesamiento por lotes y automatización de flujos de trabajo
  • Mantenimiento de las soluciones dentro de los límites de red controlados

Evaluación de Soluciones de IA Local

  • Evaluación de calidad, fiabilidad y consistencia
  • Pruebas frente a requisitos empresariales, de políticas y de seguridad
  • Comparación de opciones de modelos para tareas empresariales específicas
  • Establecimiento de un ciclo práctico de mejora para equipos internos

Laboratorio de Implementación Práctica

  • Construcción de un asistente privado con Ollama y un modelo de código abierto
  • Incorporación de recuperación sobre documentos internos aprobados
  • Introducción de acciones simples de agente y controles de seguridad
  • Revisión de despliegue, operaciones y puntos de control de gobernanza

Planificación de 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 segura de IA local

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

Público Objetivo

  • Desarrolladores y equipos técnicos que construyan soluciones de IA privadas en infraestructura interna
  • Profesionales de seguridad, cumplimiento y plataformas que apoyen la IA en entornos regulados
  • Líderes técnicos en finanzas, salud, gobierno y defensa que evalúen la adopción de IA on-prem
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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