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Temario del curso
Introducción a Ollama para la implementación de LLM
- Resumen de las capacidades de Ollama
- Ventajas de implementar modelos de IA de forma local
- Comparación con soluciones de alojamiento de IA en la nube
Configuración del entorno de implementación
- Instalación de Ollama y las dependencias necesarias
- Configuración de hardware y aceleración con GPU
- Contenerización de Ollama con Docker para implementaciones escalables
Implementación 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 de enlace para el acceso a los modelos de IA
Optimización del rendimiento de LLM
- Ajuste fino de modelos para mejorar la eficiencia
- Reducción de la latencia y mejora de los tiempos de respuesta
- Gestión de la memoria y 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 edge
Monitoreo y mantenimiento
- Seguimiento del rendimiento y resolución de problemas
- Actualización y gestión de modelos de IA
- Aseguramiento de la seguridad y el cumplimiento normativo en las implementaciones de IA
Escalar implementaciones de modelos de IA
- Mejores prácticas para manejar cargas de trabajo elevadas
- Escalar Ollama para casos de uso empresariales
- Futuros avances en la implementación local de modelos de IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia básica con aprendizaje automático (machine learning) y modelos de IA.
- Familiaridad con interfaces de línea de comandos y scripting.
- Conocimiento sobre entornos de implementación (local, edge, nube).
Público objetivo
- Ingenieros de IA que optimicen implementaciones de IA locales y en la nube.
- Profesionales de machine learning que implementen y ajusten LLM.
- Especialistas en DevOps responsables de gestionar la integración de modelos de IA.
14 Horas