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Temario del curso
Introducción a Ollama
- ¿Qué es Ollama y cómo funciona?
- Beneficios de ejecutar modelos de IA localmente
- Descripción general de los LLM compatibles (Llama, DeepSeek, Mistral, etc.)
Instalación y Configuración de Ollama
- Requisitos del sistema y consideraciones de hardware
- Instalación de Ollama en diferentes sistemas operativos
- Configuración de dependencias y configuración del entorno
Ejecución de Modelos de IA Localmente
- Descarga y carga de modelos de IA en Ollama
- Interacción con los modelos a través de la línea de comandos
- Ingenierías de prompts básicas para tareas de IA local
Optimización del Rendimiento y el Uso de Recursos
- Gestión de recursos de hardware para una ejecución eficiente de la IA
- Reducción de latencia y mejora del tiempo de respuesta de los modelos
- Pruebas de rendimiento (benchmarking) para diferentes modelos
Casos de Uso para la Implementación de IA Local
- Chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA
- Procesamiento de datos y tareas de automatización
- Aplicaciones de IA centradas en la privacidad
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de IA y aprendizaje automático (machine learning).
- Familiaridad con interfaces de línea de comandos.
Público Objetivo
- Desarrolladores que ejecutan modelos de IA sin depender de la nube.
- Profesionales de negocios interesados en la privacidad de la IA y su implementación rentable.
- Entusiastas de la IA que exploran la implementación de modelos locales.
7 Horas