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Temario del curso
Introducción a Ollama para la implementación de LLM
- Resumen de las capacidades de Ollama
- Ventajas de la implementación local de modelos de IA
- Comparación con soluciones de alojamiento de IA en la nube
Configuración del entorno de implementación
- Instalación de Ollama y las dependencias necesarias
- Configuración del hardware y la aceleración GPU
- Dockerización de Ollama para implementaciones escalables
Implementación de LLM con Ollama
- Carga y gestión de modelos de IA
- Despliegue de Llama 3, DeepSeek, Mistral y otros modelos
- Creación de API y puntos finales para el acceso a los modelos de IA
Optimización del rendimiento de LLM
- Ajuste fino de modelos para mayor eficiencia
- Reducción de la 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 con aplicaciones y servicios
- Automatización de procesos impulsados por IA
- Uso de Ollama en entornos de computación edge
Monitoreo y mantenimiento
- Seguimiento del rendimiento y resolución de problemas
- Actualización y gestión de modelos de IA
- Garantía de seguridad y cumplimiento en implementaciones de IA
Escalar las implementaciones de modelos de IA
- Mejores prácticas para manejar cargas de trabajo elevadas
- Escalar Ollama para casos de uso empresarial
- Futuros avances 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 scripts
- Conocimiento de entornos de implementación (local, edge, nube)
Audiencia objetivo
- Ingenieros de IA que optimizan implementaciones locales y en la nube
- Practicantes de ML que implementan y ajustan LLM
- Especialistas en DevOps que gestionan la integración de modelos de IA
14 Horas