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Temario del curso

Introducción a Ollama para la implementación de LLM

  • Descripción general de las funcionalidades de Ollama
  • Beneficios de implementar modelos de IA a nivel local
  • Comparación con soluciones de alojamiento de IA en la nube

Configuración del entorno de implementación

  • Instalación de Ollama y dependencias necesarias
  • Configuración del hardware y activación de la aceleración por GPU
  • Uso de Docker para facilitar despliegues escalables con Ollama

Implementación de LLM mediante Ollama

  • Carga y gestión de modelos de IA disponibles en Ollama
  • Despliegue de modelos como Llama 3, DeepSeek, Mistral entre otros.
  • Creación de APIs y puntos de acceso para el uso del modelo de IA

Optimización del rendimiento de los LLM

  • Ajuste fino de los modelos para aumentar su eficiencia
  • Reducción de la latencia y mejora de tiempos de respuesta
  • Gestión óptima de memoria y asignación de recursos del sistema

Integración de Ollama en flujos de trabajo basados en IA

  • Conexión de Ollama con aplicaciones y servicios existentes.
  • Automatización de procesos impulsados por la inteligencia artificial.
  • Aplicación de Ollama en entornos de computación periférica.

Supervisión y mantenimiento continuo

  • Seguimiento del rendimiento y detección de errores técnicos.
  • Actualización periódica y administración de modelos de IA utilizados.
  • Mantenimiento de estándares de seguridad y cumplimiento normativo en la implementación.

Escalabilidad de los despliegues basados en modelos de IA

  • Recomendaciones prácticas para gestionar altas cargas de trabajo.
  • Estrategias para adaptar Ollama a escenarios empresariales complejos.
  • Tendencias futuras en la implementación de modelos de IA a nivel local.

Resumen y pasos siguientes a seguir

Requerimientos

  • Experiencia básica con aprendizaje automático y modelos de IA
  • Familiaridad con interfaces de línea de comandos y scripting
  • Conocimiento sobre distintos entornos de implementación (local, periférico o en la nube)

Público objetivo

  • Ingenieros de IA que buscan optimizar implementaciones locales y en la nube
  • Profesionales del aprendizaje automático dedicados a desplegar y ajustar LLM
  • Especialistas DevOps encargados de integrar modelos de IA en los sistemas
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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