Ollama: Modelos de Lenguaje Grande (LLM) Autoalojados que Reemplazan las APIs de OpenAI y Claude
Ollama es una herramienta de código abierto para ejecutar modelos de lenguaje grande localmente en hardware de consumo y empresarial. Abstrae la cuantización de modelos, la asignación de GPU y el servicio de API en una única interfaz de línea de comandos, permitiendo a las organizaciones autoalojar LLMs como Llama, Mistral y Qwen sin enviar solicitudes o datos a OpenAI, Anthropic o Google.
Esta capacitación guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA de nivel intermedio y operadores de plataforma que desean usar Ollama para reemplazar las APIs de LLM en la nube con inferencia de modelos de lenguaje autoalojada y soberana.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar Ollama en Linux, macOS y Windows con soporte para GPU.
- Extraer, cuantizar y servir modelos desde el registro de Ollama y HuggingFace.
- Construir Modelfiles personalizados con prompts del sistema y ajuste de parámetros.
- Integrar LLMs locales con aplicaciones mediante la API compatible con OpenAI.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia para configuraciones solo con CPU y multi-GPU.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Soberanía de IA y Despliegue Local de LLM
- Riesgos de los LLM en la nube: retención de datos, entrenamiento con entradas, jurisdicción extranjera.
- Arquitectura de Ollama: servidor de modelos, registro y API compatible con OpenAI.
- Comparación con vLLM, llama.cpp y Text Generation Inference.
- Licenciamiento de modelos: términos de Llama, Mistral, Qwen y Gemma.
Instalación y Configuración de Hardware
- Instalación de Ollama en Linux con soporte CUDA y ROCm.
- Fallback solo para CPU y optimización AVX/AVX2.
- Despliegue con Docker y mapeo de volúmenes persistentes.
- Configuración multi-GPU y estrategias de asignación de VRAM.
Gestión de Modelos
- Extracción de modelos desde el registro de Ollama: ollama pull llama3.
- Importación de modelos GGUF desde HuggingFace y TheBloke.
- Niveles de cuantización: compromisos entre Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0.
- Cambio de modelos y límites de carga concurrente de modelos.
Modelfiles Personalizados
- Escritura de la sintaxis del Modelfile: FROM, PARAMETER, SYSTEM, TEMPLATE.
- Ajuste de temperatura, top_p y repeat_penalty.
- Ingeniería de prompts del sistema para comportamientos específicos por rol.
- Creación y publicación de modelos personalizados en el registro local.
Integración de API
- Endpoint /v1/chat/completions compatible con OpenAI.
- Respuestas en streaming y modo JSON.
- Integración con LangChain, LlamaIndex y aplicaciones personalizadas.
- Autenticación y limitación de velocidad con proxy inverso.
Optimización del Rendimiento
- Tamaño de la ventana de contexto y gestión de la caché KV.
- Inferencia por lotes y manejo de solicitudes paralelas.
- Asignación de hilos de CPU y conciencia de NUMA.
- Monitoreo del uso de GPU y presión de memoria.
Seguridad y Cumplimiento
- Aislamiento de red para puntos finales de servicio de modelos.
- Filtrado de entradas y pipelines de moderación de salidas.
- Registro de auditoría de prompts y completados.
- Procedencia del modelo y verificación de hashes.
Requerimientos
- Administración intermedia de Linux y contenedores.
- Comprensión general de modelos de aprendizaje automático (machine learning) y transformadores.
- Familiaridad con APIs REST y JSON.
Público Objetivo
- Ingenieros de IA y desarrolladores que reemplazan las APIs de LLM en la nube.
- Organizaciones con sensibilidad en los datos que impide el uso de modelos en la nube.
- Equipos gubernamentales y de defensa que requieren modelos de lenguaje desconectados (air-gapped).
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Práctica con conjuntos de datos multimodales reales.
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Opciones de personalización del curso
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- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Implementar e interactuar con LLM mediante Ollama.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Desplegar Ollama de forma segura en entornos virtualizados con contenedores e infraestructura propia (on-premise).
- Aplicar técnicas de privacidad diferencial para proteger datos sensibles.
- Implementar prácticas seguras de registro, monitoreo y auditoría.
- Hacer cumplir el control de acceso a los datos alineado con los requisitos normativos.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos con patrones de despliegue seguro.
- Estudios de caso centrados en el cumplimiento normativo y ejercicios prácticos.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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14 HorasOllama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) de forma local.
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Al completar esta capacitación, los participantes adquirirán las habilidades necesarias para:
- Desplegar y configurar Ollama para su uso seguro en operaciones financieras.
- Integrar LLM locales en flujos de trabajo de análisis e informes.
- Adaptar los modelos a la terminología y tareas específicas del sector financiero.
- Aplicar las mejores prácticas en materia de seguridad, privacidad y cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Ejercicios prácticos con datos financieros.
- Implementación en laboratorio de escenarios enfocados en finanzas.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Aplicaciones de Ollama en el sector salud
14 HorasOllama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grandes de forma local.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales del sector salud y equipos de TI de nivel intermedio que deseen implementar, personalizar y poner en operación soluciones de IA basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.
Al completar esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Ollama para un uso seguro en entornos de salud.
- Integrar modelos de lenguaje grandes (LLM) locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
- Personalizar modelos para la terminología y tareas específicas del sector salud.
- Aplicar las mejores prácticas en privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva con debate.
- Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
- Implementación práctica en un entorno de simulación de salud aislado (sandbox).
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarla.
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