Despliegue y optimización de LLM con Ollama
Ollama ofrece una forma eficiente de desplegar y ejecutar modelos de lenguaje grande (LLM) de manera local o en entornos de producción, ofreciendo control sobre el rendimiento, los costos y la seguridad.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen desplegar, optimizar e integrar LLM utilizando Ollama.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y desplegar LLM usando Ollama.
- Optimizar modelos de IA para un mejor rendimiento y eficiencia.
- Aprovechar la aceleración por GPU para mejorar las velocidades de inferencia.
- Integrar Ollama en flujos de trabajo y aplicaciones.
- Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.
Formato del curso
- Lección interactiva y discusión.
- Muchas prácticas y ejercicios.
- 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 coordinar.
Temario del curso
Introducción a Ollama para el despliegue de LLM
- Resumen de las capacidades de Ollama.
- Ventajas del despliegue de modelos de IA local.
- Comparación con soluciones de alojamiento de IA basadas en la nube.
Configuración del entorno de despliegue
- Instalación de Ollama y dependencias necesarias.
- Configuración de hardware y aceleración por GPU.
- Dockerización de Ollama para despliegues escalables.
Despliegue de LLM con Ollama
- Carga y gestión de modelos de IA.
- Despliegue de Llama 3, DeepSeek, Mistral y otros modelos.
- Creación de APIs y puntos finales para el acceso a los modelos de IA.
Optimización del rendimiento de LLM
- Ajuste fino de modelos para mayor eficiencia.
- Reducción de latencia y mejora de 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 depuración de problemas.
- Actualización y gestión de modelos de IA.
- Aseguramiento de seguridad y cumplimiento en los despliegues de IA.
Escalamiento de despliegues de modelos de IA
- Mejores prácticas para manejar cargas de trabajo elevadas.
- Escalado de Ollama para casos de uso empresariales.
- Avances futuros en el despliegue de modelos de IA local.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia básica con modelos de aprendizaje automático e IA.
- Familiaridad con interfaces de línea de comandos y scripting.
- Conocimiento sobre entornos de despliegue (local, edge, nube).
Público objetivo
- Ingenieros de IA optimizando despliegues de IA locales y en la nube.
- Practicantes de aprendizaje automático desplegando y ajustando LLM.
- Especialistas DevOps gestionando la integración de modelos de IA.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Ejecutar una depuración sistemática de los modelos alojados en Ollama y reproducir modos de fallo de manera confiable.
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- Implementar observabilidad (registros, trazas, métricas) para monitorear la salud del modelo y la deriva.
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de depuración utilizando implementaciones de Ollama.
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Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar un entorno eficiente para ajustar finamente modelos de IA en Ollama.
- Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
- Optimizar los modelos de IA para mejorar su rendimiento, precisión y eficiencia.
- Implementar modelos personalizados en entornos de producción.
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- Configurar y ejecutar modelos multimodales con Ollama.
- Integrar entradas de texto, imagen y audio para aplicaciones del mundo real.
- Construir sistemas de comprensión documental y QA visual.
- Desarrollar agentes multimodales capaces de razonar entre modalidades.
Formato del curso
- Lecciones interactivas y discusión.
- Práctica con datasets multimodales reales.
- Implementación en laboratorio de flujos de trabajo multimodales usando Ollama.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Inicio con Ollama: Ejecución de Modelos de IA Locales
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- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Desplegar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
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- Explorar casos de uso para la implementación local de IA en diversas industrias.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar Ollama de forma segura en entornos virtualizados con contenedores e in situ.
- Aplicar técnicas de privacidad diferencial para proteger datos sensibles.
- Implementar prácticas seguras de registro, monitoreo y auditoría.
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Formato del curso
- Clases interactivas y discusión.
- Laboratorios prácticos con patrones de implementación seguros.
- Casos de estudio centrados en el cumplimiento y ejercicios prácticos.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Aplicaciones de Ollama en Finanzas
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- Aplicar las mejores prácticas en seguridad, privacidad y cumplimiento normativo.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con datos financieros.
- Implementación en laboratorio en vivo de escenarios centrados en finanzas.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en entornos sanitarios.
- Integrar LLM locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
- Personalizar modelos para terminología y tareas específicas del sector salud.
- Aplicar las mejores prácticas en materia de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
- Implementación práctica en un entorno de simulación sanitizado adaptado al sector salud.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
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Ollama para una IA responsable y gobernanza
14 HorasOllama es una plataforma para ejecutar modelos de lenguaje grande (LLM) y multimodales localmente, que respalda la gobernanza y las prácticas de IA responsable.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean implementar equidad, transparencia y rendición de cuentas en aplicaciones impulsadas por Ollama.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Aplicar principios de IA responsable en implementaciones de Ollama.
- Implementar estrategias de filtrado de contenido y mitigación de sesgos.
- Diseñar flujos de trabajo de gobernanza para la alineación y auditabilidad de la IA.
- Establecer marcos de monitoreo y reportes para el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos de diseño de flujos de trabajo de gobernanza.
- Estudios de caso y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Escalabilidad y Optimización de Infraestructura en Ollama
21 HorasOllama es una plataforma para ejecutar modelos de lenguaje grande y multimodales de manera local y a escala.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio a avanzado que deseen escalar las implementaciones de Ollama para entornos multiusuario, de alto rendimiento y eficientes en costos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar Ollama para cargas de trabajo distribuidas y multiusuario.
- Optimizar la asignación de recursos de GPU y CPU.
- Implementar estrategias de autoescalado, agrupamiento de peticiones (batching) y reducción de latencia.
- Monitorear y optimizar la infraestructura para mejorar el rendimiento y la eficiencia de costos.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Laboratorios prácticos de implementación y escalado.
- Ejercicios de optimización en entornos reales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Dominio de la Ingeniería de Indicaciones con Ollama
14 HorasOllama es una plataforma que permite ejecutar modelos de lenguaje grande y multimodales localmente.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean dominar las técnicas de ingeniería de indicaciones para optimizar los resultados de Ollama.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar indicaciones efectivas para diversos casos de uso.
- Aplicar técnicas como la preparación inicial (priming) y la estructuración del pensamiento encadenado (chain-of-thought).
- Implementar plantillas de indicaciones y estrategias de gestión del contexto.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de diseño de indicaciones.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.