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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.
14 Horas