Los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) se han convertido en una de las tecnologías más relevantes del desarrollo actual de la inteligencia artificial. Sin embargo, muchas soluciones basadas en LLM dependen de servicios en la nube o plataformas propietarias, lo que puede generar desafíos relacionados con privacidad de datos, costos de uso y control de la infraestructura tecnológica.

En los últimos años han surgido nuevas herramientas y modelos open-source que permiten ejecutar modelos de lenguaje directamente en computadores personales o servidores locales, abriendo la posibilidad de desarrollar soluciones de inteligencia artificial más flexibles, seguras y adaptadas a las necesidades de cada organización.

Este curso introduce a los participantes en el uso de modelos de lenguaje open-source y en el desarrollo de aplicaciones basadas en LLM que pueden ejecutarse localmente utilizando herramientas como Ollama y plataformas de ejecución de modelos de lenguaje.

Durante el programa se revisarán distintos modelos de lenguaje modernos optimizados para ejecución local, como LLaMA, Mistral, Phi y otros modelos de tamaño reducido y alto rendimiento.

Los participantes aprenderán cómo instalar, configurar y utilizar estos modelos para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial capaces de comprender y generar lenguaje natural, analizar documentos y automatizar procesos basados en conocimiento.

El curso tiene un enfoque práctico orientado al desarrollo de soluciones reales, permitiendo comprender cómo los modelos de lenguaje open-source pueden integrarse en aplicaciones modernas de inteligencia artificial y en soluciones organizacionales que requieren control de datos, privacidad y flexibilidad tecnológica.

Contenidos del curso

1. Introducción a los modelos de lenguaje modernos

• Qué son los modelos de lenguaje de gran escala (LLM)

• Evolución reciente de los modelos de inteligencia artificial

• Principales aplicaciones de los LLM en organizaciones

2. Modelos open-source y ecosistema actual

• Diferencias entre modelos propietarios y open-source

• Principales modelos open-source actuales

• Ventajas de utilizar modelos ejecutados localmente

3. Ejecución local de modelos de lenguaje

• Introducción a herramientas de ejecución local

• Instalación y uso de Ollama

• Descarga y gestión de modelos de lenguaje

• Configuración básica de entornos de ejecución

4. Desarrollo de aplicaciones con LLM

• Integración de modelos de lenguaje en aplicaciones

• Uso de APIs y herramientas de desarrollo

• Generación de texto y análisis de información

• Automatización de tareas con modelos de lenguaje

5. Análisis de documentos y conocimiento organizacional

• Uso de LLM para análisis documental

• Extracción de información desde textos

• Generación de resúmenes y análisis de contenido

6. Desarrollo de soluciones prácticas

• Asistentes inteligentes basados en LLM

• Automatización de procesos basados en lenguaje natural

• Aplicaciones organizacionales de modelos de lenguaje open-source

Objetivos del curso

Al finalizar el curso los participantes podrán:

• Comprender el funcionamiento de los modelos de lenguaje modernos.

• Ejecutar modelos de lenguaje open-source en entornos locales.

• Utilizar herramientas como Ollama para gestionar modelos de IA.

• Integrar modelos de lenguaje en aplicaciones de inteligencia artificial.

• Desarrollar soluciones prácticas basadas en procesamiento de lenguaje natural.

Dirigido a

• Desarrolladores de software.

• Ingenieros de datos y científicos de datos.

• Profesionales de tecnología interesados en inteligencia artificial avanzada.

• Equipos técnicos que desean desarrollar soluciones con modelos de lenguaje open-source.

• Analistas tecnológicos que buscan implementar soluciones de IA en sus organizaciones.

Duración

24 horas

Distribuidas típicamente en:

• 8 sesiones de 3 horas
  o

• 3 jornadas intensivas de 8 horas

Modalidad

• Online en vivo

• Presencial

• Modalidad híbrida