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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

Número de participantes


Precio por participante

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