Capacitación en línea de Soberanía en IA en Bolivia

Esta formación práctica y en vivo en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas e ingenieros DevOps que deseen implementar, configurar y administrar clústeres EXO para la inferencia privada de modelos de lenguaje grande (LLM) entre varios nodos con chip Apple Silicon o Linux.

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de DevOps y arquitectos de infraestructura que desean automatizar el aprovisionamiento, monitoreo y gestión del ciclo de vida de clústeres de IA privados basados en EXO.

Esta formación en vivo con instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y oficiales de cumplimiento que deseen endurecer los despliegues de EXO, controlar el acceso a los modelos y gobernar las cargas de trabajo de IA que se ejecuten completamente en instalaciones locales.

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o in-situ) está dirigida a desarrolladores y equipos técnicos que desean usar Ollama y modelos abiertos para construir y ejecutar soluciones de IA agéntica privada en infraestructura interna.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán instalar y configurar Ollama, evaluar y ejecutar modelos abiertos localmente, crear flujos de trabajo agénticos y basados en recuperación simples, y aplicar controles de seguridad y gobernanza para entornos regulados.

Ollama es una herramienta de código abierto para ejecutar modelos de lenguaje grande (LLM) 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 instrucciones o datos a OpenAI, Anthropic ni Google.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial), está dirigido a líderes de TI de nivel intermedio, profesionales del cumplimiento normativo, equipos de seguridad y arquitectos empresariales que desean utilizar los principios y prácticas de gobernanza de la IA soberana para diseñar entornos de IA que protejan datos confidenciales, apoyen los requisitos de localización y reduzcan la dependencia de proveedores.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de: explicar conceptos de IA soberana, evaluar opciones de alojamiento y gobernanza, definir controles para las consultas (prompts) y los registros, y crear una hoja de ruta práctica de adopción.