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Programa del Curso
Introducción a Ollama para la implementación de LLM
- Descripción general de las capacidades de Ollama
- Ventajas de la implementación local de modelos de IA
- Comparación con soluciones de alojamiento de IA basadas en la nube
Configuración del entorno de implementación
- Instalación de Ollama y dependencias requeridas
- Configuración de hardware y aceleración GPU
- Dockerización de Ollama para implementaciones escalables
Implementación 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 modelos de IA
Optimización del rendimiento de LLM
- Ajuste fino de modelos para mejorar la eficiencia
- Reducción de la latencia y mejora de los tiempos de respuesta
- Gestión de la memoria y 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 edge computing
Monitoreo y mantenimiento
- Seguimiento del rendimiento y depuración de problemas
- Actualización y gestión de modelos de IA
- Garantía de seguridad y cumplimiento en implementaciones de IA
Escalabilidad de implementaciones de modelos de IA
- Mejores prácticas para manejar cargas de trabajo elevadas
- Escalabilidad 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 modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial
- Familiaridad con interfaces de línea de comandos y scripting
- Comprensión de entornos de implementación (local, edge, nube)
Público objetivo
- Ingenieros de IA que optimizan implementaciones de IA locales y en la nube
- Profesionales de ML que implementan y ajustan LLMs
- Especialistas DevOps que gestionan la integración de modelos de IA
14 Horas