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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

Número de participantes


Precio por participante

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