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Temario del curso
Introducción a Ollama para la implementación de LLM
- Panorama 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 del hardware y la aceleración mediante GPU
- Contenedorización 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 de acceso para el uso de los modelos de IA
Optimización del rendimiento de los LLM
- Ajuste fino de los modelos para mejorar la eficiencia
- Reducción de la latencia y mejora de los tiempos de respuesta
- Gestión de la memoria y la 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
Supervisión y mantenimiento
- Seguimiento del rendimiento y resolución de problemas
- Actualización y gestión de modelos de IA
- Garantía de seguridad y cumplimiento normativo en las implementaciones de IA
Escalar implementaciones de modelos de IA
- Mejores prácticas para gestionar cargas de trabajo elevadas
- Escalado de Ollama para casos de uso empresarial
- Avances futuros en la implementación local de modelos de IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia básica con aprendizaje automático y modelos de IA.
- Familiaridad con interfaces de línea de comandos y scripting.
- Comprensión de entornos de implementación (locales, edge o nube).
Público objetivo
- Ingenieros de IA que optimicen implementaciones locales y en la nube.
- Practicantes de aprendizaje automático que desplieguen y ajusten modelos LLM.
- Especialistas en DevOps que gestionen la integración de modelos de IA.
14 Horas