Ollama: Modelos de lenguaje grande alojados por uno mismo que reemplazan las APIs de OpenAI y Claude
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 instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y operadores de plataforma intermedios que desean utilizar Ollama para reemplazar las APIs de LLM en la nube con inferencia de modelos de lenguaje alojados localmente y soberanos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Instalar Ollama en Linux, macOS y Windows con soporte para GPU.
- Obtener, cuantizar y servir modelos desde el registro de Ollama y HuggingFace.
- Construir Modelfiles personalizados con indicaciones del sistema y ajuste de parámetros.
- Integrar LLMs locales con aplicaciones mediante la API compatible con OpenAI.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia para configuraciones solo de CPU y múltiples GPUs.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Temario del curso
Soberanía de la IA y despliegue local de LLM
- Riesgos de los LLMs en la nube: retención de datos, entrenamiento con entradas, jurisdicción extranjera.
- Arquitectura de Ollama: servidor de modelos, registro y API compatible con OpenAI.
- Comparación con vLLM, llama.cpp y Text Generation Inference.
- Licencias de modelos: términos de Llama, Mistral, Qwen y Gemma.
Instalación y configuración del hardware
- Instalación de Ollama en Linux con soporte CUDA y ROCm.
- Respaldos solo para CPU y optimización AVX/AVX2.
- Despliegue con Docker y mapeo de volúmenes persistentes.
- Configuración multi-GPU y estrategias de asignación de VRAM.
Gestión de modelos
- Obtención de modelos desde el registro de Ollama: ollama pull llama3.
- Importación de modelos GGUF desde HuggingFace y TheBloke.
- Compensaciones entre niveles de cuantización: Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0.
- Límites de cambio de modelo y carga simultánea de modelos.
Modelfiles personalizados
- Sintaxis de escritura de Modelfile: FROM, PARAMETER, SYSTEM, TEMPLATE.
- Ajuste de temperatura, top_p y penalización por repetición.
- Ingeniería de indicaciones del sistema para comportamientos específicos de rol.
- Creación y publicación de modelos personalizados en el registro local.
Integración de API
- Endpoint /v1/chat/completions compatible con OpenAI.
- Respuestas en streaming y modo JSON.
- Integración con LangChain, LlamaIndex y aplicaciones personalizadas.
- Autenticación y limitación de tasa con proxy inverso.
Optimización del rendimiento
- Tamaño de la ventana de contexto y gestión del caché KV.
- Inferencia por lotes y manejo paralelo de solicitudes.
- Asignación de hilos de CPU y conciencia de NUMA.
- Monitoreo de utilización de GPU y presión de memoria.
Seguridad y cumplimiento
- Aislamiento de red para puntos finales de servicio de modelos.
- Pipelines de filtrado de entradas y moderación de salidas.
- Registro de auditoría de indicaciones y completados.
- Procedencia de modelos y verificación de hash.
Requerimientos
- Administración intermedia de Linux y contenedores.
- Comprensión de alto nivel de modelos de aprendizaje automático y transformadores.
- Familiaridad con APIs REST y JSON.
Público objetivo
- Ingenieros de IA y desarrolladores que reemplazan APIs de LLM en la nube.
- Organizaciones con sensibilidad de datos que impiden el uso de modelos en la nube.
- Equipos gubernamentales y de defensa que requieren modelos de lenguaje completamente aislados (air-gapped).
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Laboratorios prácticos con patrones de implementación segura.
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- Integrar LLM locales en flujos de trabajo de análisis e informes.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
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- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinar los detalles.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Ollama para un uso seguro en entornos de salud.
- Integrar modelos de lenguaje grandes (LLM) locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
- Personalizar modelos para terminología y tareas específicas del sector salud.
- Aplicar las mejores prácticas en materia de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y discusión.
- Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
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Opciones de personalización del curso
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