Ollama: Modelos de Lenguaje Grande autoalojados que reemplazan las API de OpenAI y Claude
Ollama 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.
Este curso en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de IA intermedios y operadores de plataformas que desean utilizar Ollama para reemplazar las API de LLM en la nube con inferencia de modelos lingüísticos autoalojados y soberanos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instalar Ollama en Linux, macOS y Windows con soporte para GPU.
- Obtener, cuantizar y servir modelos desde el registro de Ollama y HuggingFace.
- Crear Modelfiles personalizados con prompts del sistema y ajuste de parámetros.
- Integrar LLM locales con aplicaciones mediante la API compatible con OpenAI.
- Optimizar el rendimiento de inferencia para configuraciones solo con CPU y multigpu.
Formato del curso
- Lección interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- 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.
Temario del curso
Soberanía de IA e implementación local de LLM
- Riesgos de los LLM en la nube: retención de datos, entrenamiento con entradas, jurisdicción extranjera.
- Arquitectura de Ollama: servidor de modelos, registro y API compatible con OpenAI.
- Comparación con vLLM, llama.cpp y Text Generation Inference.
- Licencias de modelos: términos de Llama, Mistral, Qwen y Gemma.
Instalación y configuración de hardware
- Instalación de Ollama en Linux con soporte CUDA y ROCm.
- Fallback solo para CPU y optimización AVX/AVX2.
- Despliegue con Docker y mapeo de volúmenes persistentes.
- Configuración multi-GPU y estrategias de asignación de VRAM.
Gestión de modelos
- Obtención de modelos desde el registro de Ollama: ollama pull llama3.
- Importación de modelos GGUF desde HuggingFace y TheBloke.
- Niveles de cuantización: Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0 y sus compensaciones.
- Cambio de modelos y límites de carga concurrente de modelos.
Modelfiles personalizados
- Escribir sintaxis de Modelfile: FROM, PARAMETER, SYSTEM, TEMPLATE.
- Ajuste de temperatura, top_p y repeat_penalty.
- Ingeniería del prompt del sistema para comportamiento específico por rol.
- Creación y publicación de modelos personalizados en el registro local.
Integración de API
- Punto final /v1/chat/completions compatible con OpenAI.
- Respuestas en streaming y modo JSON.
- Integración con LangChain, LlamaIndex y aplicaciones personalizadas.
- Autenticación y límite de tasa con proxy inverso.
Optimización del rendimiento
- Tamaño de la ventana de contexto y gestión de caché KV.
- Inferencia por lotes y manejo de solicitudes paralelas.
- Asignación de hilos de CPU y conciencia NUMA.
- Monitoreo de utilización de GPU y presión de memoria.
Seguridad y cumplimiento
- Aislamiento de red para puntos finales de servicio de modelos.
- Filtrado de entradas y pipelines de moderación de salidas.
- Registro de auditoría de prompts y completados.
- Procedencia del modelo y verificación de hash.
Requerimientos
- Administración intermedia de Linux y contenedores.
- Comprensión a alto nivel de modelos de aprendizaje automático y transformers.
- Familiaridad con APIs REST y JSON.
Audiencia
- Ingenieros de IA y desarrolladores que reemplazan las API de LLM en la nube.
- Organizaciones con sensibilidad en los datos que impide el uso de modelos en la nube.
- Equipos gubernamentales y de defensa que requieren modelos lingüísticos desconectados.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
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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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Al completar esta formación, los participantes adquirirán las habilidades necesarias para:
- Desplegar y configurar Ollama para su uso seguro en operaciones financieras.
- Integrar LLMs locales en flujos de trabajo analíticos y de informes.
- Adaptar los modelos a la terminología y tareas específicas del sector financiero.
- 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
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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
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Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de: explicar los conceptos de IA soberana, evaluar opciones de alojamiento y gobernanza, definir controles para las instrucciones de entrada (prompts) y registros, y crear una hoja de ruta práctica para la adopción.
