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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

Número de participantes


Precio por participante

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