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Temario del curso
Introducción a Ollama
- ¿Qué es Ollama y cómo funciona?
- Beneficios de ejecutar modelos de IA de forma local.
- Visión general de los LLM admitidos (Llama, DeepSeek, Mistral, etc.).
Instalación y configuración de Ollama
- Requisitos del sistema y consideraciones sobre hardware.
- Instalación de Ollama en diferentes sistemas operativos.
- Configuración de dependencias y preparación del entorno.
Ejecución de modelos de IA de forma local
- Descarga y carga de modelos de IA en Ollama.
- Interacción con los modelos a través de la línea de comandos.
- Ingeniería básica de prompts para tareas de IA local.
Optimización del rendimiento y el uso de recursos
- Gestión de los recursos de hardware para una ejecución eficiente de la IA.
- Reducción de la latencia y mejora del tiempo de respuesta de los modelos.
- Comparación del rendimiento de diferentes modelos mediante pruebas de referencia.
Casos de uso para la implementación de IA local
- Chatbots y asistentes virtuales potenciados por IA.
- Procesamiento de datos y tareas automatizadas.
- Aplicaciones de IA enfocadas en la privacidad.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
- Familiaridad con interfaces de línea de comandos.
Público objetivo
- Desarrolladores que ejecutan modelos de IA sin depender de la nube.
- Profesionales empresariales interesados en la privacidad de la IA y el despliegue rentable.
- Entusiastas de la IA que exploran la implementación de modelos locales.
7 Horas