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Temario del curso
Introducción a Ollama para la implementación de LLMs
- Descripción general de las capacidades de Ollama
- Ventajas de la implementación local de modelos de IA
- Comparación con soluciones de alojamiento de IA basadas en la nube
Configuración del entorno de implementación
- Instalación de Ollama y las dependencias necesarias
- Configuración de hardware y aceleración de GPU
- Contenedorización de Ollama para implementaciones escalables
Implementación de LLMs con Ollama
- Carga y gestión de modelos de IA
- Despliegue de Llama 3, DeepSeek, Mistral y otros modelos
- Creación de APIs y puntos de acceso para acceder a los modelos de IA
Optimización del rendimiento de los LLMs
- Ajuste fino de modelos para eficiencia
- Reducción de latencia y mejora de los tiempos de respuesta
- Gestión de 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 perimetral (edge)
Monitoreo y mantenimiento
- Rastreo del rendimiento y depuración de problemas
- Actualización y gestión de modelos de IA
- Aseguramiento de la seguridad y el cumplimiento en implementaciones de IA
Escalado de implementaciones de modelos de IA
- Mejores prácticas para manejar cargas altas
- Escalado de Ollama para casos de uso empresariales
- Avances futuros en la implementación local de modelos de IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia básica con aprendizaje automático y modelos de IA
- Familiaridad con interfaces de línea de comandos y scripting
- Comprensión de entornos de despliegue (local, edge, cloud)
Público objetivo
- Ingenieros de IA que optimizan despliegues de IA locales y en la nube
- Practicantes de ML que implementan y ajustan LLMs
- Especialistas DevOps que gestionan la integración de modelos de IA
14 Horas