Cursos de AI Sovereignty en Quito

Esta formación presencial impartida por un instructor en Quito (en línea o en las instalaciones) está dirigida a administradores de sistemas e ingenieros de DevOps que deseen implementar, configurar y gestionar clústeres EXO para la inferencia privada de modelos de lenguaje grandes (LLM) a través de múltiples nodos con Apple Silicon o Linux.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros DevOps y arquitectos de infraestructura que desean automatizar el aprovisionamiento, la monitorización y la gestión del ciclo de vida de clústeres de IA privados construidos sobre EXO.

Esta formación impartida por un instructor en vivo en Quito (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y oficiales de cumplimiento que deseen reforzar los despliegues de EXO, controlar el acceso a los modelos y gobernar las cargas de trabajo de IA que se ejecuten íntegramente en instalaciones propias.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Quito (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y equipos técnicos que deseen utilizar Ollama y modelos de código abierto para construir y ejecutar soluciones de IA agéntica privada en infraestructura interna.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán instalar y configurar Ollama, evaluar y ejecutar modelos locales, crear flujos de trabajo agénticos y basados en recuperación simples, y aplicar controles de seguridad y gobernanza para entornos regulados.

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 alojar sus propios LLMs como Llama, Mistral y Qwen sin enviar indicaciones ni datos a OpenAI, Anthropic o Google.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a líderes de TI de nivel intermedio, profesionales del cumplimiento normativo, equipos de seguridad y arquitectos empresariales que desean utilizar los principios de IA soberana y las prácticas de gobernanza para diseñar entornos de IA que protejan datos sensibles, respalden los requisitos de localización y reduzcan el bloqueo por parte del proveedor.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: explicar los conceptos de IA soberana, evaluar opciones de alojamiento y gobernanza, definir controles para indicaciones (prompts) y registros, y crear una hoja de ruta práctica de adopción.