Aplicaciones Multimodales con Ollama
Ollama es una plataforma que permite ejecutar y ajustar finamente modelos de lenguaje grande y multimodales de forma local.
Esta capacitación en vivo, guiada por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de ML avanzados, investigadores de IA y desarrolladores de productos que deseen crear e implementar aplicaciones multimodales con Ollama.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y ejecutar modelos multimodales con Ollama.
- Integrar entradas de texto, imagen y audio para aplicaciones del mundo real.
- Construir sistemas de comprensión documental y pregunta-respuesta visual.
- Desarrollar agentes multimodales capaces de razonar a través de distintas modalidades.
Formato del Curso
- Conferencia y discusión interactivas.
- Práctica manual con conjuntos de datos multimodales reales.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales utilizando Ollama.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Temario del curso
Introducción a la IA Multimodal y Ollama
- Visión general del aprendizaje multimodal
- Desafíos clave en la integración de visión y lenguaje
- Capacidades y arquitectura de Ollama
Configuración del Entorno de Ollama
- Instalación y configuración de Ollama
- Trabajo con implementación local de modelos
- Integración de Ollama con Python y Jupyter
Trabajo con Entradas Multimodales
- Integración de texto e imágenes
- Incorporación de audio y datos estructurados
- Diseño de pipelines de preprocesamiento
Aplicaciones de Comprensión Documental
- Extracción de información estructurada de PDFs e imágenes
- Combinación de OCR con modelos de lenguaje
- Construcción de flujos de trabajo inteligentes de análisis documental
Pregunta-Respuesta Visual (VQA)
- Configuración de conjuntos de datos y puntos de referencia para VQA
- Entrenamiento y evaluación de modelos multimodales
- Construcción de aplicaciones interactivas de VQA
Diseño de Agentes Multimodales
- Principios del diseño de agentes con razonamiento multimodal
- Combinación de percepción, lenguaje y acción
- Implementación de agentes para casos de uso reales
Integración y Optimización Avanzadas
- Ajuste fino de modelos multimodales con Ollama
- Optimización del rendimiento de inferencia
- Consideraciones sobre escalabilidad y despliegue
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento sólido de conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia con frameworks de aprendizaje profundo como PyTorch o TensorFlow
- Familiaridad con procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora
Audiencia Objetivo
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores de IA
- Desarrolladores de productos que integran flujos de trabajo de visión y texto
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Próximos cursos
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Ejecutar una depuración sistemática de modelos alojados en Ollama y reproducir casos de fallo de manera confiable.
- Diseñar y ejecutar tuberías de evaluación robustas con métricas cuantitativas y cualitativas.
- Implementar mecanismos de observabilidad (registros, trazas y métricas) para monitorear la salud del modelo y la deriva de datos.
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de depuración utilizando implementaciones de Ollama.
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Opciones de Personalización del Curso
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- Configurar un entorno eficiente para el afinamiento de modelos de IA en Ollama.
- Preparar conjuntos de datos para el afinamiento supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
- Optimizar los modelos de IA para obtener un mejor rendimiento, precisión y eficiencia.
- Implementar modelos personalizados en entornos de producción.
- Evaluar las mejoras de los modelos y garantizar su robustez.
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- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar Ollama de forma segura en entornos contenerizados e internos (on-premise).
- Aplicar técnicas de privacidad diferencial para salvaguardar datos sensibles.
- Implementar prácticas seguras de registro, monitoreo y auditoría.
- Hacer cumplir el control de acceso a los datos en consonancia con los requisitos de cumplimiento.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos con patrones seguros de implementación.
- Casos de estudio y ejercicios prácticos centrados en el cumplimiento.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Aplicaciones de Ollama en Finanzas
14 HorasOllama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grandes de manera local.
Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de finanzas de nivel intermedio y al personal de TI que deseen implementar, personalizar y operar soluciones de inteligencia artificial basadas en Ollama en entornos financieros.
Al completar esta capacitación, los participantes adquirirán las habilidades necesarias para:
- Implementar y configurar Ollama para su uso seguro en operaciones financieras.
- Integrar modelos de lenguaje grandes locales en flujos de trabajo de análisis y reportes.
- Adaptar los modelos a la terminología y tareas específicas del sector financiero.
- Aplicar las mejores prácticas en seguridad, privacidad y cumplimiento normativo.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- Ejercicios prácticos con datos financieros.
- Implementación en laboratorio en vivo de escenarios centrados en finanzas.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Aplicaciones de Ollama en el sector salud
14 HorasOllama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) localmente.
Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud y equipos de TI con nivel intermedio que deseen implementar, personalizar y poner en operación soluciones de IA basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.
Al completar esta formación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en entornos sanitarios.
- Integrar LLM locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
- Personalizar modelos para terminología y tareas específicas del sector salud.
- Aplicar las mejores prácticas en materia de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva con debates.
- Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
- Implementación práctica en un entorno simulado de salud aislado (sandbox).
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarlo.
Ollama: Modelos de Lenguaje Grande Autoalojados que Reemplazan las API de OpenAI y Claude
14 HorasOllama es una herramienta de código abierto para ejecutar modelos de lenguaje grande localmente en hardware de consumo y empresarial. Abstrae la cuantización de modelos, la asignación de GPU y el servicio de API en una única interfaz de línea de comandos, permitiendo a las organizaciones alojar sus propios LLM como Llama, Mistral y Qwen sin enviar indicaciones ni datos a OpenAI, Anthropic o Google.
Ollama para una IA Responsable y Gobernanza
14 HorasOllama es una plataforma para ejecutar modelos de lenguaje grande y multimodales localmente, compatible con prácticas de gobernanza e IA responsable.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida 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 IA responsable en despliegues de Ollama.
- Implementar estrategias de filtrado de contenido y mitigación de sesgos.
- Diseñar flujos de trabajo de gobernanza para la alineación y auditabilidad de la IA.
- Establecer marcos de monitoreo e informes para el cumplimiento normativo.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Talleres prácticos de diseño de flujos de trabajo de gobernanza.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.
Escala e Optimización da Infraestrutura de Ollama
21 HorasOllama é unha plataforma para executar modelos de linguaxe grandes e multimodais localmente e a escala.
Esta formación en directo con instructor (en liña ou presencial) está dirixida a enxeñeiros de nivel intermedio a avanzado que desexan escalar os despliegues de Ollama para entornos multiusuario, de alto throughput e eficientes en custos.
A finais desta formación, os participantes serán capaces de:
- Configurar Ollama para cargas de traballo multiusuario e distribuídas.
- Optimizar a asignación de recursos de GPU e CPU.
- Implementar estratexias de escalado automático, agrupamento (batching) e redución da latencia.
- Monitorar e optimizar a infraestrutura para mellorar o rendemento e a eficiencia en custos.
Formato do curso
- Conferencias interactivas e discusións.
- Laboratorios prácticos de despliegue e escalado.
- Ejercicios prácticos de optimización en entornos reais.
Opcións de personalización do curso
- Para solicitar unha formación personalizada para este curso, por favor contactanos para organizalo.
Dominio del Prompt Engineering con Ollama
14 HorasOllama es una plataforma que permite ejecutar modelos de lenguaje grandes y multimodales localmente.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean dominar las técnicas de prompt engineering para optimizar los resultados obtenidos con Ollama.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar prompts eficaces para diversos casos de uso.
- Aplicar técnicas como el priming y la estructuración de cadena de pensamiento (chain-of-thought).
- Implementar plantillas de prompts y estrategias de gestión del contexto.
- Construir pipelines de prompting multietapa para flujos de trabajo complejos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Ejercicios prácticos de 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, póngase en contacto con nosotros para coordinarla.