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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