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Temario del curso

Introducción a Ollama para el despliegue de LLM

  • Resumen de las capacidades de Ollama.
  • Ventajas del despliegue de modelos de IA local.
  • Comparación con soluciones de alojamiento de IA en la nube.

Configuración del entorno de despliegue

  • Instalación de Ollama y las dependencias requeridas.
  • Configuración del hardware y la aceleración por GPU.
  • ContenedORIZACIÓN de Ollama para despliegues 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 acceso a los modelos de IA.

Optimización del rendimiento de LLM

  • Ajuste fino de modelos para 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 perimetral.

Monitoreo y mantenimiento

  • Seguimiento del rendimiento y depuración de problemas.
  • Actualización y gestión de modelos de IA.
  • Garantía de seguridad y cumplimiento en el despliegue de IA.

Escala de los despliegues de modelos de IA

  • Mejores prácticas para manejar cargas de trabajo elevadas.
  • Escalado de Ollama para casos de uso empresarial.
  • Avances futuros en el despliegue de modelos de IA local.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia básica con modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
  • Familiaridad con interfaces de línea de comandos y scripting.
  • Comprensión de entornos de despliegue (local, edge, cloud).

Público objetivo

  • Ingenieros de IA que optimizan despliegues de IA locales y en la nube.
  • Practicantes de ML que implementan y ajustan LLM.
  • Especialistas en DevOps que gestionan la integración de modelos de IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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