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Curso de Ollama

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Aprende a desarrollar, entrenar e implementar modelos generativos con Ollama. Diseña soluciones empresariales escalables y personalizadas integrando herramientas avanzadas de machine learning y generación de contenido.

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Formación en Ollama bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Ollama

Científicos de datos, desarrolladores de software y profesionales interesados en construir soluciones con modelos generativos personalizados.

Objetivos de nuestro curso de Ollama

  • Comprender el funcionamiento y las capacidades de Ollama para la creación de modelos generativos personalizados.
  • Diseñar y entrenar modelos generativos utilizando datasets optimizados para aplicaciones específicas.
  • Integrar Ollama con herramientas y servicios externos para construir soluciones empresariales escalables.
  • Evaluar, ajustar y mejorar modelos generativos en entornos productivos.
  • Implementar casos prácticos de generación de texto e imágenes con Ollama.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Ollama

Aprende a desarrollar, entrenar e implementar modelos generativos con Ollama. Diseña soluciones empresariales escalables y personalizadas integrando herramientas avanzadas de machine learning y generación de contenido.

Requisitos de nuestro curso de Ollama

  • Conocimientos en machine learning, modelado de datos, y experiencia en desarrollo con Python o lenguajes similares.
  • Entorno de desarrollo como Visual Studio Code, librerías de machine learning (TensorFlow o PyTorch), y acceso a Ollama Studio.
  • Equipo de mínimo 16 GB de RAM, GPU dedicada (opcional para entrenamiento más rápido), y almacenamiento de 50 GB libre.
  • Acceso a Ollama Studio con una licencia activa.

Temario del curso de Ollama

tema 1

Introducción a Ollama

  • ¿Qué es Ollama y cómo funciona?
  • Capacidades principales de Ollama
  • Diferencias entre Ollama y otras plataformas de generación
  • Modelos soportados en Ollama
  • Casos de uso empresariales
  • Requisitos técnicos para usar Ollama
  • Limitaciones actuales de la plataforma
  • Configuración inicial del entorno de trabajo
  • Acceso a modelos preentrenados en Ollama
  • Ejercicio práctico: Exploración básica de Ollama Studio
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tema 2

Configuración del Entorno de Desarrollo

  • Instalación y configuración de Ollama Studio
  • Uso de entornos virtuales para desarrollo con Python
  • Integración con TensorFlow y PyTorch
  • Configuración de datasets para entrenamiento
  • Configuración de permisos de acceso
  • Automatización de procesos con scripts personalizados
  • Ejercicio práctico: Configuración completa del entorno
  • Resolución de problemas comunes durante la configuración
  • Mejores prácticas para el manejo del entorno
  • Introducción a flujos de trabajo en Ollama
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tema 3

Diseño de Modelos Generativos Personalizados

  • Conceptos básicos de diseño de modelos generativos
  • Selección de datasets para tareas específicas
  • Creación de modelos desde cero en Ollama
  • Ajuste de hiperparámetros y optimización
  • Personalización de prompts y contextos
  • Ejercicio práctico: Diseño de un modelo generativo de texto
  • Evaluación de modelos generativos creados
  • Comparación entre modelos preentrenados y personalizados
  • Uso de herramientas avanzadas para optimización
  • Casos prácticos de personalización en la industria
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tema 4

Entrenamiento y Ajuste de Modelos

  • Preparación de datos para entrenamiento
  • Técnicas de preprocesamiento de datos
  • Entrenamiento básico de un modelo en Ollama
  • Ajuste fino (fine-tuning) de modelos preentrenados
  • Optimización de rendimiento durante el entrenamiento
  • Ejercicio práctico: Entrenamiento de un modelo generativo
  • Evaluación del rendimiento del modelo entrenado
  • Técnicas avanzadas para ajustar hiperparámetros
  • Uso de GPU para acelerar el entrenamiento
  • Documentación de procesos y experimentos
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tema 5

Generación de Contenidos con Ollama

  • Introducción a la generación de texto e imágenes
  • Técnicas para mejorar la coherencia del contenido generado
  • Uso de prompts avanzados para guiar la generación
  • Ejercicio práctico: Generación de descripciones automáticas
  • Aplicaciones prácticas en generación de contenido
  • Personalización de estilos de texto y tono
  • Generación de imágenes personalizadas con datasets únicos
  • Uso de modelos generativos en flujos de trabajo empresariales
  • Comparativa con herramientas de generación alternativas
  • Casos prácticos de generación de contenido creativo
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tema 6

Evaluación y Monitorización de Modelos

  • Métricas clave para evaluar el rendimiento de los modelos
  • Monitorización continua de modelos en producción
  • Análisis de resultados y ajustes basados en métricas
  • Ejercicio práctico: Evaluación de un modelo generativo
  • Herramientas para monitorizar la calidad del contenido generado
  • Identificación de sesgos en modelos generativos
  • Implementación de mejoras iterativas en los modelos
  • Resolución de problemas comunes en modelos generativos
  • Documentación de evaluaciones para proyectos futuros
  • Estrategias para mantener la calidad a lo largo del tiempo
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tema 7

Integración de Ollama con Herramientas Externas

  • Uso de API de Ollama para integrar modelos en aplicaciones
  • Integración con servicios de terceros como AWS y GCP
  • Automatización de tareas con herramientas de DevOps
  • Ejercicio práctico: Integración de Ollama en una app web
  • Uso de Ollama para chatbots personalizados
  • Generación de contenido en tiempo real con Ollama
  • Configuración de pipelines automatizados
  • Mejores prácticas para la integración con herramientas existentes
  • Escalabilidad de soluciones generativas
  • Casos prácticos de integración exitosa
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tema 8

Seguridad y Cumplimiento en Ollama

  • Gestión de accesos y permisos en Ollama Studio
  • Encriptación de datos y protección contra fugas de información
  • Cumplimiento normativo en el uso de modelos generativos
  • Ejercicio práctico: Configuración de seguridad en un proyecto
  • Identificación y mitigación de riesgos asociados a IA generativa
  • Políticas de privacidad para datos sensibles
  • Auditorías de procesos de generación de contenido
  • Documentación de prácticas de seguridad implementadas
  • Casos prácticos de seguridad en proyectos empresariales
  • Resolución de problemas relacionados con seguridad
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tema 9

Proyecto Final

  • Definición de un caso práctico para la empresa
  • Diseño y entrenamiento de un modelo generativo para la solución propuesta
  • Integración del modelo en una aplicación empresarial
  • Monitorización y ajuste del modelo en un entorno real
  • Documentación del proceso completo
  • Presentación de resultados y aprendizajes
  • Reflexión sobre los desafíos encontrados
  • Evaluación del impacto del modelo en el negocio
  • Exploración de futuras aplicaciones en el área
  • Retroalimentación final del curso
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