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Temario del curso

Introducción a Ollama para el despliegue de LLMs

  • Vista general de las capacidades de Ollama
  • Ventajas del despliegue local de modelos de IA
  • Comparación con soluciones de alojamiento de IA en la nube

Configuración del entorno de despliegue

  • Instalación de Ollama y dependencias requeridas
  • Configuración de hardware y aceleración GPU
  • Contenerización de Ollama mediante Docker para implementaciones escalables

Despliegue de LLMs con Ollama

  • Carga y gestión de modelos de IA
  • Despliegue de modelos como Llama 3, DeepSeek, Mistral, entre otros
  • Creación de APIs y endpoints para el acceso a los modelos de IA

Optimización del rendimiento de los LLMs

  • Ajuste fino de modelos para mejorar la eficiencia
  • Reducción de latencia y mejora de los 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 en el edge

Monitoreo y mantenimiento

  • Rastreo del rendimiento y depuración de problemas
  • Actualización y gestión de modelos de IA
  • Aseguramiento de la seguridad y cumplimiento normativo en implementaciones de IA

Escalar despliegues de modelos de IA

  • Mejores prácticas para manejar cargas de trabajo elevadas
  • Escalar Ollama para casos de uso empresariales
  • Avances futuros en el despliegue local de modelos de IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia básica con machine learning y modelos de IA.
  • Familiaridad con interfaces de línea de comandos y scripts.
  • Comprensión de entornos de despliegue (local, edge, cloud).

Público objetivo

  • Ingenieros de IA que optimizan implementaciones locales e híbridas de IA.
  • Profesionales en ML que implementan y ajustan LLMs.
  • Especialistas en DevOps que gestionan la integración de modelos de IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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