Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
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