Implementación y optimización de modelos de lenguaje grandes con Ollama
Ollama ofrece una manera eficiente de implementar y ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLMs) localmente o en entornos de producción, brindando 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 LLMs utilizando Ollama.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y desplegar LLMs usando Ollama.
- Optimizar modelos de IA para rendimiento y eficiencia.
- Aprovechar la aceleración de 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 con el tiempo.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
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
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- Realizar una depuración sistemática de los modelos alojados con Ollama y reproducir las causas de fallo de manera fiable.
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de depuración con implementaciones de Ollama.
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Opciones de personalización del curso
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- Implementar modelos personalizados en entornos de producción.
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- Integrar entradas de texto, imagen y audio para aplicaciones del mundo real.
- Construir sistemas de comprensión de documentos y preguntas visuales.
- Desarrollar agentes multimodales capaces de razonar a través de distintas modalidades.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Práctica hands-on con conjuntos de datos multimodales reales.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales utilizando Ollama.
Opciones de personalización del curso
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- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
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- Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.
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- Implementar Ollama de forma segura en entornos con contenedores y on-prem.
- Aplicar técnicas de privacidad diferencial para proteger datos sensibles.
- Implementar prácticas seguras de registro, monitoreo y auditoría.
- Hacer cumplir el control de acceso a los datos en concordancia con los requisitos de cumplimiento.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Laboratorios prácticos con patrones de despliegue seguros.
- Casos de estudio centrados en el cumplimiento normativo y ejercicios prácticos.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.
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- Desplegar y configurar Ollama para su uso seguro en operaciones financieras.
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- Aplicar las mejores prácticas en seguridad, privacidad y cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Ejercicios prácticos con datos financieros.
- Implementación en laboratorio en vivo de escenarios enfocados en el sector financiero.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Aplicaciones de Ollama en el sector salud
14 HorasOllama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) de forma local.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales del sector salud y equipos de TI de nivel intermedio que deseen implementar, personalizar y poner en operación soluciones de IA basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en entornos del sector salud.
- Integrar LLMs 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 magistral interactiva y discusión.
- Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
- Implementación práctica en un entorno simulado de sector salud, aislado (sandbox).
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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14 HorasOllama es una herramienta de código abierto para ejecutar modelos de lenguaje grande 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 LLM como Llama, Mistral y Qwen sin enviar prompts o datos a OpenAI, Anthropic o Google.
Ollama para una IA responsable y gobernanza
14 HorasOllama es una plataforma para ejecutar modelos de lenguaje grande (LLM) y multimodales de forma local, con soporte para prácticas de gobernanza e inteligencia artificial responsable.
Esta formación 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 potenciadas por Ollama.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- 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 e informes para el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Talleres prácticos de diseño de flujos de trabajo de gobernanza.
- Estudios de caso y ejercicios centrados en el cumplimiento.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Escalabilidad e Optimización de la Infraestructura de Ollama
21 HorasOllama es una plataforma para ejecutar modelos de lenguaje grande y multimodales localmente y a escala.
Este entrenamiento guiado por instructores (en línea o en las instalaciones) está dirigido a ingenieros de nivel intermedio a avanzado que desean escalar implementaciones de Ollama para entornos multiusuario, de alto rendimiento y eficientes en costos.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar Ollama para cargas de trabajo multiusuario y distribuidas.
- Optimizar la asignación de recursos de GPU y CPU.
- Implementar estrategias de escalado automático, agrupamiento y reducción de latencia.
- Monitorear y optimizar la infraestructura para lograr eficiencia en el rendimiento y los costos.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos de implementación y escalado.
- Ejercicios de optimización prácticos en entornos reales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Domio del Prompt Engineering con Ollama
14 HorasOllama es una plataforma que permite ejecutar modelos de lenguaje grande y multimodales de forma local.
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 prompt engineering para optimizar los resultados de Ollama.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar prompts eficaces para diversos casos de uso.
- Aplicar técnicas como la inducción inicial y la estructuración del pensamiento secuencial (chain-of-thought).
- Implementar plantillas de prompts y estrategias de gestión del contexto.
- Construir flujos de trabajo complejos mediante pipelines de prompts en múltiples etapas.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de diseño de prompts.
- 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 coordinarla.
