Implementación y optimización de LLM con Ollama
Ollama ofrece una forma eficiente de implementar y ejecutar grandes modelos de lenguaje (LLM) de manera local o en entornos de producción, brindando control sobre el rendimiento, los costos y la seguridad.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar, optimizar e integrar LLM utilizando Ollama.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y desplegar LLM usando Ollama.
- Optimizar modelos de IA para mejorar su rendimiento y eficiencia.
- Aprovejar la aceleración por GPU para obtener velocidades de inferencia superiores.
- Integrar Ollama en flujos de trabajo y aplicaciones.
- Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.
Formato del curso
- Clase interactiva con discusiones.
- Muchas actividades prácticas y ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción a Ollama para despliegue de LLM
- Visión general 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 despliegue
- Instalación de Ollama y las dependencias necesarias.
- Configuración de hardware y aceleración por GPU.
- Dockerización de Ollama para implementaciones escalables.
Despliegue de LLM con Ollama
- Carga y gestión de modelos de IA.
- Implementación de Llama 3, DeepSeek, Mistral y otros modelos.
- Creación de APIs y puntos finales para acceder a los modelos de IA.
Optimización del rendimiento de LLM
- Ajuste fino de modelos para mejorar la eficiencia.
- Reducción de latencia y mejora de los tiempos de respuesta.
- Gestión de memoria y asignación de recursos.
Integración de Ollama en flujos de trabajo de IA
- Conexión de Ollama a aplicaciones y servicios.
- Automatización de procesos impulsados por IA.
- Uso de Ollama en entornos de computación edge.
Monitoreo y mantenimiento
- Seguimiento del rendimiento y depuración de problemas.
- Actualización y gestión de modelos de IA.
- Aseguramiento de seguridad y cumplimiento en implementaciones de IA.
Escalar despliegues de modelos de IA
- Mejores prácticas para manejar cargas de trabajo elevadas.
- Escalado de Ollama para casos de uso empresarial.
- Futuros avances en la implementación local de modelos de IA.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia básica en aprendizaje automático y modelos de IA.
- Familiaridad con interfaces de línea de comandos y scripting.
- Conocimiento de entornos de despliegue (local, edge, cloud).
Público objetivo
- Ingenieros de IA que optimizan implementaciones de IA locales y basadas en la nube.
- Practicantes de ML que despliegan y ajustan LLM.
- Especialistas en DevOps que gestionan la integración de modelos de IA.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Integrar entradas de texto, imagen y audio para aplicaciones del mundo real.
- Crear sistemas de comprensión de documentos y QA visual.
- Desarrollar agentes multimodales capaces de razonar entre diferentes modalidades.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Práctica hands-on con conjuntos de datos multimodales reales.
- Implementación en laboratorio en vivo de tuberías multimodales usando Ollama.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
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- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
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- Desplegar Ollama de forma segura en entornos contenerizados y locales (on-prem).
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- Hacer cumplir el control de acceso a los datos en conformidad con los requisitos normativos.
Formato del Curso
- Clases interactivas y discusión.
- Laboratorios prácticos con patrones de despliegue seguro.
- Estudios de casos centrados en el cumplimiento normativo y ejercicios prácticos.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con datos financieros.
- Implementación en laboratorio en vivo de escenarios enfocados en finanzas.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
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Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector salud y equipos de TI de nivel intermedio que deseen implementar, personalizar y operar soluciones basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instalar y configurar Ollama para un uso seguro en entornos del sector salud.
- Integrar modelos de lenguaje grandes locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
- Personalizar los modelos para adaptarlos a terminología y tareas específicas del sector salud.
- Aplicar las mejores prácticas en materia de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
- Implementación práctica en un entorno simulado de sandbox específico para el sector salud.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para concertar los detalles.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Aplicar principios de IA responsable en las implementaciones de Ollama.
- Implementar estrategias de filtrado de contenido y mitigación de sesgos.
- Diseñar flujos de trabajo de gobernanza para la alineación de la IA y su auditabilidad.
- Establecer marcos de monitoreo e informes para el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clases magistrales interactivas y discusión grupal.
- Laboratorios prácticos de diseño de flujos de trabajo de gobernanza.
- Análisis de casos y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Escalado e Optimización de la Infraestructura en Ollama
21 HorasOllama es una plataforma para ejecutar modelos grandes de lenguaje y multimodales localmente y a gran escala.
Esta formación en vivo con un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio a avanzado que deseen escalar las implementaciones de Ollama para entornos multiusuario, de alto rendimiento y rentables.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar Ollama para cargas de trabajo distribuidas y multiusuario.
- Optimizar la asignación de recursos de GPU y CPU.
- Implementar estrategias de escalado automático, agrupamiento de solicitudes (batching) y reducción de latencia.
- Monitorear y optimizar la infraestructura para mejorar el rendimiento y la eficiencia de costos.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos de implementación y escalado.
- Ejercicios de optimización en entornos reales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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14 HorasOllama es una plataforma que permite ejecutar modelos de lenguaje grandes y multimodales de forma local.
Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean dominar las técnicas de prompt engineering para optimizar los resultados de Ollama.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar prompts efectivos para diversos casos de uso.
- Aplicar técnicas como el priming y la estructuración del pensamiento en cadena.
- Implementar plantillas de prompts y estrategias de gestión del contexto.
- Construir flujos de trabajo con múltiples etapas de prompting para procesos complejos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de diseño de prompts.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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