Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Fundamentos de la IA Local Segura
- Qué significan la IA local y on-prem en entornos regulados
- IA en la nube versus despliegue interno para cargas de trabajo sensibles
- Casos de uso empresariales comunes para asistentes privados y soporte de flujos de trabajo
- Componentes centrales de una arquitectura de IA local segura
Fundamentos de Ollama y Modelos de Código Abierto
- Cómo se integra Ollama en un stack de desarrollo local
- Obtener, ejecutar y gestionar modelos localmente
- Selección de modelos según tamaño, calidad, hardware y licencia
- Relación de opciones de modelos con tareas empresariales prácticas
Preparación del Entorno On-Prem
- Preparación de hosts, estaciones de trabajo y servidores
- Instalación y configuración de Ollama para inferencia local
- Uso de contenedores y herramientas de desarrollo internas
- Verificación del acceso a la API y preparación operativa básica
Trabajo Efectivo con Modelos Locales
- Ejecución de prompts y estructuración de salidas con instrucciones del sistema
- Reutilización de plantillas para tareas empresariales consistentes
- Gestión de versiones de modelos y artefactos internos
- Sintonización básica del rendimiento para implementaciones de CPU y GPU
Construcción de Flujos de Trabajo Agenciales Prácticos
- Qué convierte un flujo de trabajo en agencial en un entorno controlado
- Patrones simples para planificación, uso de herramientas y bucles de respuesta
- Diseño de asistentes enfocados en tareas para operaciones internas
- Agregación de revisión humana, lógica de respaldo y manejo de errores
Flujos de Trabajo de Recuperación Privada
- Fundamentos de la generación aumentada por recuperación para acceso a conocimiento interno
- Preparación de documentos para segmentación, indexación y búsqueda
- Conexión de un almacén vectorial local a una aplicación basada en Ollama
- Mejora de la relevancia y calidad de las respuestas con mejores patrones de recuperación
Prácticas de Seguridad, Gobernanza y Cumplimiento
- Límites de manejo de datos y consideraciones de privacidad
- Control de acceso, registro y soporte de auditoría
- Seguridad del prompt, controles de salida y barreras de protección
- Puntos de control de gobernanza para despliegue y operación en entornos regulados
Patrones de Integración Empresarial
- Exposición de capacidades de IA local a través de APIs internas
- Integración de asistentes con aplicaciones y servicios internos
- Soporte para casos de uso de asistencia, procesamiento por lotes y automatización de flujos de trabajo
- Mantenimiento de soluciones dentro de los límites de red controlados
Evaluación de Soluciones de IA Local
- Valoración de calidad, fiabilidad y consistencia
- Pruebas contra requisitos empresariales, de política y de seguridad
- Comparación de opciones de modelos para tareas empresariales específicas
- Establecimiento de un ciclo práctico de mejora para equipos internos
Laboratorio de Implementación Práctica
- Construcción de un asistente privado con Ollama y un modelo de código abierto
- Agregación de recuperación sobre documentos internos aprobados
- Inclusión de acciones agenciales simples y controles de seguridad
- Revisión de puntos de control de despliegue, operaciones y gobernanza
Planificación de Adopción y Siguientes Pasos
- Revisión de decisiones clave de diseño y despliegue
- Identificación de errores comunes en proyectos de IA regulados
- Planificación de casos de uso piloto y alineación de interesados
- Definición de una hoja de ruta para la adopción segura de IA local
Requerimientos
- Conocimiento básico de conceptos de IA y desarrollo de software
- Familiaridad con herramientas de línea de comandos, contenedores o entornos de desarrollo local
- Experiencia básica en scripting o programación
Audiencia Objetivo
- Desarrolladores y equipos técnicos que construyen soluciones de IA privadas en infraestructura interna
- Profesionales de seguridad, cumplimiento y plataforma que respaldan la IA en entornos regulados
- Líderes técnicos en finanzas, salud, gobierno y defensa que evalúan la adopción de IA on-prem
21 Horas