Más del 75% de las empresas líderes optimizan sus operaciones con VLLM
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Implementa VLLM para la ejecución local de IA, asegurando control total sobre datos sensibles y reduciendo la dependencia de servicios en la nube, una ventaja crucial para las empresas que manejan información crítica.
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Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Qué es VLLM y cómo surge en el ecosistema de IA
Diferencia entre VLLM y la ejecución tradicional de LLMs
Beneficios de la inferencia local vs. nube
Casos de uso en empresas con datos sensibles
Comparación con otros frameworks (Ollama, LM Studio)
Configuración del entorno virtual con conda o venv
Uso de Docker para entornos aislados
Validación de la instalación
Resolución de errores comunes en la instalación
Ejecución de pruebas de rendimiento iniciales
Documentación oficial y fuentes de soporte
Tema 3: Arquitectura Interna de VLLM
Diseño modular de VLLM
KV Cache y su impacto en la inferencia
Aceleración mediante paralelismo de tokens
Optimización de memoria y gestión de GPU
Pipeline de ejecución en VLLM
Balanceo entre CPU y GPU en cargas mixtas
Comparación de arquitectura con PyTorch
Uso de cuantización en modelos
Benchmarks comparativos de rendimiento
Limitaciones actuales en escalabilidad
Tema 4: Modelos Compatibles con VLLM
Compatibilidad con Hugging Face Transformers
Modelos soportados (LLaMA, Falcon, Mistral, etc.)
Tamaños de modelos y requisitos de hardware
Descarga de modelos pre-entrenados
Uso de modelos cuantizados para optimización
Fine-tuning vs. inferencia directa
Ejecución de modelos de chat y generación de texto
Comparación de modelos en rendimiento local
Benchmarks de consumo de memoria por modelo
Selección de modelo adecuado según caso de uso
Tema 5: Rendimiento y Optimización
Uso de CUDA y TensorRT para acelerar inferencia
Optimización de batch sizes
Configuración de threads en CPU
Técnicas de offloading de GPU a CPU
Uso de múltiples GPUs en paralelo
Benchmarks de latencia y throughput
Ajuste de parámetros en VLLM
Monitoreo de consumo de recursos en tiempo real
Escalabilidad en entornos on-premise
Buenas prácticas de optimización
Tema 6: Integración con APIs y Frameworks
Exposición de modelos como API REST
Integración con FastAPI y Flask
Uso de WebSockets para chatbots en tiempo real
Integración con aplicaciones en Python
Consumo desde aplicaciones web y móviles
VLLM como backend para asistentes de IA
Conexión con librerías NLP como spaCy
Integración con orquestadores de agentes (LangChain, LlamaIndex)
Ejemplo de integración con Q\&A empresarial
Escenarios de despliegue híbrido
Tema 7: VLLM en Producción
Despliegue en servidores corporativos
Contenerización con Docker
Orquestación con Kubernetes
Monitoreo de logs y métricas
Escalado horizontal con múltiples instancias
Balanceo de carga en producción
Estrategias de redundancia y alta disponibilidad
Gestión de actualizaciones y parches
Seguridad en despliegues locales
Checklist de producción en VLLM
Tema 8: Privacidad y Seguridad de Datos
Ventajas de la ejecución local para protección de datos
Riesgos de fuga de información en IA en la nube
Políticas de almacenamiento local seguro
Gestión de accesos y permisos en VLLM
Cifrado de datos en reposo y en tránsito
Auditoría de uso de modelos
Cumplimiento de normativas como RGPD
Aislamiento de entornos para mayor seguridad
Limitaciones y precauciones de seguridad en VLLM
Estrategias de gobernanza de datos en IA local
Tema 9: Casos de Uso Empresariales
Chatbots internos de soporte corporativo
Automatización de generación documental
Sistemas de búsqueda inteligente en repositorios locales
Análisis de datos internos sin exponer información
Asistentes de programación locales
Aplicaciones en el sector legal y financiero
Procesamiento de datos médicos con privacidad
Integración en sistemas de atención al cliente
Uso en investigación y desarrollo
Ejemplos de proyectos de referencia
Tema 10: Integración con Big Data y ETL
Procesamiento de grandes volúmenes de texto
Integración con pipelines ETL
Uso con Apache Spark para procesamiento masivo
Enriquecimiento semántico de datos
Indexación de documentos para búsqueda local
Integración con bases de datos SQL y NoSQL
Generación de insights a partir de datos estructurados
Aplicación en data lakes empresariales
Casos de uso de analítica con VLLM
Buenas prácticas en integración Big Data
Tema 11: Comparativa VLLM vs. LLMs en la Nube
Costes de operación local vs. nube
Rendimiento en inferencia
Latencia en entornos críticos
Escalabilidad y flexibilidad
Privacidad y control del dato
Limitaciones en mantenimiento local
Dependencia de proveedores externos
Casos donde la nube sigue siendo mejor opción
Casos donde VLLM es la mejor alternativa
Decisión estratégica según el negocio
Tema 12: Gobernanza y Control de Modelos
Definición de roles en gestión de IA local
Documentación de modelos desplegados
Control de versiones de modelos en VLLM
Supervisión de costes en infraestructura on-premise
Auditorías de rendimiento y seguridad
Estrategias de mejora continua
Plan de contingencia ante fallos
Estándares de calidad en la ejecución local
Reportes ejecutivos sobre VLLM
Casos de fallos comunes y su resolución
Tema 13: Métricas y Evaluación de Rendimiento
Latencia media por token generado
Throughput de tokens por segundo
Consumo de memoria RAM y VRAM
Comparación entre modelos ligeros y grandes
Evaluación de precisión y coherencia del output
Benchmarks frente a otros frameworks
Herramientas de monitorización del rendimiento
Análisis de coste-beneficio de VLLM
Estrategias de benchmarking en entornos locales
Buenas prácticas en evaluación continua
Tema 14: IA Generativa con VLLM
Ejecución de modelos generativos en local
Creación de resúmenes de documentos internos
Generación de informes empresariales privados
Asistentes para brainstorming y creatividad
Generación de código localmente
Traducción de textos sin enviar datos a la nube
Generación de imágenes mediante modelos multimodales conectados
Limitaciones actuales de IA generativa en local
Casos de uso prácticos en IA creativa
Comparativa con servicios cloud de IA generativa
Tema 15: Proyecto Final con VLLM
Selección de un caso real en la empresa
Instalación completa de VLLM en un servidor
Descarga y configuración de un modelo LLM local
Optimización de rendimiento con GPU
Integración con una aplicación empresarial
Configuración de logs y métricas
Validación de privacidad y seguridad de datos
Documentación del proyecto realizado
Evaluación del impacto en la empresa
Plan de escalabilidad y mejora futura
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar VLLM en su día a día
Ingenieros de Datos
Se encargan de implementar y optimizar sistemas de IA para mejorar procesos internos en la empresa.
Arquitectos de IA
Desarrollan y adaptan arquitecturas de IA robustas que aseguren un manejo eficiente de grandes volúmenes de datos.
DevOps
Optimización de infraestructuras TI para soportar cargas de trabajo de IA con alta eficiencia y seguridad.
Consultores de Tecnología
Asesoran a empresas en la migración y adopción de tecnologías avanzadas para mejorar la competitividad.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en VLLM
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Este curso ofrece a las empresas herramientas para ejecutar modelos de IA localmente, mejorando el control de datos sensibles y aumentando la eficiencia de procesos. Aprenderás a optimizar recursos y asegurar un despliegue seguro y controlado a nivel corporativo.
Sí, el curso es bonificable hasta el 100% mediante FUNDAE. Si gestionamos la bonificación, aplicamos un 10% adicional más IVA, también bonificable, para facilitar el proceso de obtención de créditos.
El curso se realiza en modalidad de Aula Virtual Personalizada mediante videoconferencias por Zoom, permitiendo a las empresas una experiencia de aprendizaje flexible y adaptada a sus necesidades específicas, con acceso a las grabaciones para mayor conveniencia.
Los participantes desarrollarán habilidades críticas en la instalación, configuración y optimización de VLLM, mejorando la seguridad y rendimiento de sus operaciones de IA. También aprenderán a integrar modelos con aplicaciones empresariales, elevando así el valor estratégico de sus equipos.
La inscripción se realiza a través de formularios en nuestra página web, donde es esencial proporcionar todos los datos requeridos para confirmar la inscripción y la gestión de bonificación en caso de ser necesario.
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equipos de TI al dominar la optimización de hardware, aprovechando al máximo el rendimiento de CPU y GPU en entornos on-premise.
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Acelera la capacidad de respuesta de tus modelos de IA con estrategias de paralelización avanzada y optimización de recursos, multiplicando el rendimiento operativo en tus procesos empresariales.
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Fortalece la seguridad de los datos corporativosimplementando políticas de acceso y cifrado, cumpliendo con normativas y protegiendo la información clave frente a potenciales riesgos de fugas.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
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