Escalado de Ollama y Optimización de la Infraestructura
Ollama es una plataforma para ejecutar modelos de lenguaje y multimodales a gran escala de manera local y escalable.
Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de nivel intermedio a avanzado que desean escalar las implementaciones de Ollama para entornos de múltiples usuarios, alta capacidad de procesamiento y eficiencia de costos.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar Ollama para cargas de trabajo multiusuario y distribuidas.
- Optimizar la asignación de recursos GPU y CPU.
- Implementar estrategias de escalado automático, batching y reducción de latencia.
- Monitorear y optimizar la infraestructura para el rendimiento y la eficiencia de costos.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Laboratorios prácticos de implementación y escalado.
- Ejercicios de optimización en entornos en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para concertarlo.
Temario del curso
Introducción al Escalamiento de Ollama
- Arquitectura de Ollama y consideraciones sobre escalabilidad
- Puntos débiles comunes en las implementaciones multiusuario
- Prácticas recomendadas para la preparación de infraestructuras
Asignación de Recursos y Optimización de GPU
- Estrategias eficientes para el uso de CPU/GPU
- Consideraciones sobre memoria y ancho de banda
- Límites de recursos en nivel de contenedor
Implementación con Contenedores y Kubernetes
- Contenizar Ollama con Docker
- Ejecución de Ollama en clústeres de Kubernetes
- Balancing de carga y descubrimiento de servicios
Autoscaling y Agrupación
- Diseño de políticas de autoscaling para Ollama
- Técnicas de inferencia por lotes para la optimización del rendimiento
- Cambios entre latencia y rendimiento
Optimización de Latencia
- Perfilado del desempeño de inferencia
- Estrategias de caché y calentamiento del modelo
- Reducción del sobrecoste de E/S y comunicación
Supervisión y Observabilidad
- Integración de Prometheus para métricas
- Creamos paneles con Grafana
- Alertas y respuesta a incidentes en la infraestructura de Ollama
Gestión de Costos y Estrategias de Escalado
- Asignación de GPU consciente del costo
- Consideraciones entre implementación en la nube vs. local
- Estrategias para una escalabilidad sostenible
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia en administración de sistemas Linux
- Comprensión de la containerización y la orquestación
- Familiaridad con el despliegue de modelos de aprendizaje automático
Público objetivo
- Ingenieros DevOps
- Equipos de infraestructura ML
- Ingenieros de confiabilidad del sitio
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- Ejecutar un depurado sistemático de modelos alojados en Ollama y reproducir modos de fallo de manera confiable.
- Diseñar y ejecutar pipelines de evaluación robusta con métricas cuantitativas y cualitativas.
- Implementar la observabilidad (logs, trazas, métricas) para monitorear la salud del modelo y el deriva.
- Automatizar pruebas, validaciones y controles de regresión integrados en los pipelines CI/CD.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de depuración utilizando implementaciones de Ollama.
- Casos de estudio, sesiones grupales de solución de problemas y talleres de automatización.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para arreglarlo.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar e implementar LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
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- Integrar Ollama en flujos de trabajo y aplicaciones.
- Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.
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- Configurar un entorno eficiente para afinar modelos AI en Ollama.
- Preparar conjuntos de datos para el ajuste supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
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- Evaluar mejoras del modelo y asegurar la robustez.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con conjuntos de datos multimodales reales.
- Implementación en laboratorio 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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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos y capacidades de Ollama.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos locales de IA.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación local de IA en diversos sectores.
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Formato del Curso
- Sesiones interactivas de conferencias y discusiones.
- Laboratorios prácticos con patrones de implementación segura.
- Casos de estudio y ejercicios prácticos centrados en el cumplimiento.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
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- Implementar y configurar Ollama para su uso seguro en operaciones financieras.
- Integrar modelos de lenguaje locales (LLMs) en flujos de trabajo analíticos y de informes.
- Adaptar los modelos a la terminología y tareas específicas del sector financiero.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad, privacidad y cumplimiento normativo.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con datos financieros.
- Implementación en vivo de escenarios enfocados en finanzas.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un curso personalizado, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Aplicaciones de Ollama en la Salud
14 HorasOllama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grandes localmente.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de la salud y equipos de TI intermedios que deseen implementar, personalizar y operacionalizar soluciones AI basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.
Al completar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en entornos de salud.
- Integrar modelos de lenguaje locales (LLMs) en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
- Personalizar los modelos para la terminología específica del sector de la salud y las tareas correspondientes.
- Aplicar mejores prácticas en privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
- Implementación práctica en un entorno de simulación de salud aislado.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Ollama para IA Responsable y Gobernanza
14 HorasOllama es una plataforma para ejecutar modelos de lenguaje y multimodales grandes localmente, respaldando prácticas de gobernanza y AI responsable.
Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean implementar equidad, transparencia y responsabilidad en aplicaciones impulsadas por Ollama.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Aplicar principios de AI 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 AI y auditoría.
- Establecer marcos de monitoreo y reporte para cumplimiento normativo.
Formato del Curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Laboratorios prácticos de diseño de flujos de trabajo de gobernanza.
- Casos de estudio y ejercicios enfocados en el cumplimiento normativo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
Maestría en Ingeniería de Prompt con Ollama
14 HorasOllama es una plataforma que permite ejecutar modelos de lenguaje y multimodales de gran tamaño localmente.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea u onsite) está destinada a profesionales de nivel intermedio que desean dominar técnicas de ingeniería de prompts para optimizar las salidas de Ollama.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar prompts efectivos para casos de uso diversos.
- Aplicar técnicas como el priming y la estructuración en cadena de pensamiento.
- Implementar plantillas de prompts y estrategias de gestión de contexto.
- Construir pipelines de promping multi-etapas para flujos de trabajo complejos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con diseño de prompts.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.