Desarrollo Local de LLM con Ollama y Python

La privacidad y el control de los datos son esenciales al trabajar con inteligencia artificial moderna. Este curso te enseña cómo alejarte de las soluciones dependientes de la nube y ejecutar potentes modelos de lenguaje grandes (LLMs) directamente en tu propio hardware para una máxima seguridad y personalización. Pasarás de ser un principiante a un desarrollador seguro, capaz de configurar un entorno de IA privado y construir aplicaciones funcionales que interactúen con modelos locales. Al final de este curso, comprenderás cómo gestionar ciclos de vida de modelos e integrarlos en flujos de trabajo de software profesional sin enviar tus datos a servidores externos. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos centrales de la arquitectura local de LLM y la IA centrada en la privacidad. - Configurar Ollama para ejecutar y gestionar una variedad de modelos de código abierto en tu sistema. - Construir aplicaciones de IA personalizadas utilizando Python y estructuras de API compatibles con OpenAI. - Implementar Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para permitir que los modelos interactúen con tus documentos privados. - Configurar una interfaz de chat local basada en web para una experiencia de usuario optimizada. - Aplicar técnicas modernas de ingeniería de prompts y flujos de trabajo básicos de agentes a modelos locales. - Practicar la personalización de modelos para adaptar las respuestas de IA a tareas profesionales específicas. El curso comienza con terminología fundamental y la mecánica básica de cómo funcionan los modelos locales. Luego progresarás a través de la configuración del sistema, la gestión de la línea de comandos y el desarrollo práctico en Python para crear herramientas de IA privadas y robustas. Este curso está diseñado para principiantes, desarrolladores y entusiastas de la IA que desean explorar LLMs locales. No se requiere experiencia previa en aceleración de hardware o IA en la nube. Comienza a construir tu propio entorno de IA privado hoy mismo.