Curso de Getting Started with Ollama: Running Local AI Models

Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Bolivia (en línea o en sitio), está dirigido a profesionales de nivel avanzado que deseen implementar flujos de trabajo seguros y eficientes impulsados por inteligencia artificial utilizando Ollama.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Desplegar y configurar Ollama para el procesamiento de IA privada.
• Integrar modelos de IA en flujos de trabajo empresariales seguros.
• Optimizar el rendimiento de la IA manteniendo la privacidad de los datos.
• Automatizar procesos empresariales con capacidades de IA en las instalaciones.
• Garantizar el cumplimiento de las políticas de seguridad y gobernanza empresarial.

Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Bolivia (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar, optimizar e integrar LLMs utilizando Ollama.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar e implementar LLMs utilizando Ollama.
• Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
• Aprovechar la aceleración de GPU para mejorar la velocidad de inferencia.
• Integrar Ollama en flujos de trabajo y aplicaciones.
• Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.

Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Bolivia (en línea o en sitio), está dirigido a profesionales de nivel avanzado que desean ajustar y personalizar modelos de IA en Ollama para mejorar el rendimiento y aplicaciones específicas del dominio.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar un entorno eficiente para el ajuste fino de modelos de IA en Ollama.
• Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
• Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento, la precisión y la eficiencia.
• Implementar modelos personalizados en entornos de producción.
• Evaluar las mejoras del modelo y garantizar su robustez.