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Temario del curso
Fundamentos de la IA local segura
- Qué significan la IA local y en las instalaciones en entornos regulados.
- IA en la nube versus implementación interna para cargas de trabajo sensibles.
- Casos de uso empresariales comunes para asistentes privados y apoyo a flujos de trabajo.
- Componentes clave de una arquitectura de IA local segura.
Fundamentos de Ollama y modelos abiertos
- Cómo encaja Ollama en un entorno de desarrollo local.
- Obtener, ejecutar y gestionar modelos localmente.
- Elegir modelos basados en tamaño, calidad, hardware y licencia.
- Alinear opciones de modelos con tareas comerciales prácticas.
Preparación del entorno en las instalaciones
- Preparación de 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 preparación operativa básica.
Trabajo efectivo con modelos locales
- Ejecución de prompts y moldeado de salidas con instrucciones del sistema.
- Reutilización de plantillas para tareas empresariales consistentes.
- Gestión de versiones de modelos y artefactos internos.
- Ajuste básico de rendimiento para implementaciones de CPU y GPU.
Construcción de flujos de trabajo agrícolas prácticos
- Lo que hace un flujo de trabajo agrícola en un entorno controlado.
- Patrones simples para planificación, uso de herramientas y bucles de respuesta.
- Diseño de asistentes enfocados en tareas para operaciones internas.
- Añadido de revisión humana, lógica de respaldo y manejo de errores.
Flujos de trabajo de recuperación privada
- Fundamentos de la generación aumentada por recuperación para acceso a conocimiento interno.
- Preparación de documentos para segmentación, indexación y búsqueda.
- Conexión de una base de datos vectorial local a una aplicación basada en Ollama.
- Mejora de la relevancia y calidad de las respuestas con mejores patrones de recuperación.
Prácticas de seguridad, gobernanza y cumplimiento
- Límites de manejo de datos y consideraciones de privacidad.
- Control de acceso, registro y apoyo a la auditoría.
- Seguridad de prompts, controles de salida y vallas de seguridad.
- Puntos de control de gobernanza para implementación y operación regulada.
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 asistencia, procesamiento por lotes y automatización de flujos de trabajo.
- Mantenimiento de soluciones dentro de los límites de la red controlada.
Evaluación de soluciones de IA local
- Evaluación de calidad, fiabilidad y consistencia.
- Pruebas contra requisitos comerciales, políticas y de seguridad.
- Comparación de opciones de modelos para tareas empresariales específicas.
- Establecimiento de un ciclo de mejora práctico para equipos internos.
Laboratorio de implementación práctica
- Construcción de un asistente privado con Ollama y un modelo abierto.
- Añadido de recuperación sobre documentos internos aprobados.
- Introducción de acciones agrícolas simples y controles de seguridad.
- Revisión de implementación, operaciones y puntos de control de gobernanza.
Planificación de adopción y próximos pasos
- Revisión de decisiones clave de diseño e implementación.
- Identificación de errores comunes en proyectos de IA regulada.
- 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
- Conocimiento básico de conceptos de IA y desarrollo de software.
- Familiaridad con herramientas de línea de comandos, contenedores o entornos de desarrollo locales.
- 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 plataforma que apoyan la IA en entornos regulados.
- Líderes técnicos en finanzas, atención médica, gobierno y defensa que evalúan la adopción de IA en las instalaciones.
21 Horas
