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Temario del curso

Fundamentos de IA Local Segura

  • Qué significa la IA local y on-prem en entornos regulados
  • IA en la nube versus implementación interna para cargas sensibles
  • Casos de uso empresariales comunes para asistentes privados y soporte de flujos de trabajo
  • Componentes clave de una arquitectura de IA local segura

Fundamentos de Ollama y Modelos Abiertos

  • Cómo encaja Ollama en una pila de desarrollo local
  • Descargar, ejecutar y gestionar modelos localmente
  • Elegir modelos según tamaño, calidad, hardware y licencia
  • Alinear opciones de modelos con tareas comerciales prácticas

Preparación del Entorno On-Prem

  • Preparación de hosts, estaciones de trabajo y servidores
  • Instalación y configuración de Ollama para inferencia local
  • Uso de contenedores y herramientas de desarrollo internas
  • Verificación del acceso a la API y preparación operativa básica

Trabajo Efectivo con Modelos Locales

  • Ejecutar prompts y dar forma a las salidas con instrucciones del sistema
  • Reutilizar plantillas para tareas empresariales consistentes
  • Gestionar versiones de modelos y artefactos internos
  • Tuneo básico de rendimiento para despliegues en CPU y GPU

Construcción de Flujos de Trabajo Agente Prácticos

  • Qué hace que un flujo de trabajo sea agente en un entorno controlado
  • Patrones simples para planificación, uso de herramientas y bucles de respuesta
  • Diseñar asistentes enfocados en tareas para operaciones internas
  • Añadir revisión humana, lógica de respaldo y manejo de errores

Flujos de Trabajo de Recuperación Privada

  • Fundamentos de generación aumentada por recuperación para acceso interno al conocimiento
  • Preparar documentos para segmentación, indexación y búsqueda
  • Conectar un vector store local a una aplicación basada en Ollama
  • Mejorar la relevancia y calidad de las respuestas con mejores patrones de recuperación

Prácticas de Seguridad, Gobernanza y Cumplimiento

  • Límites de manejo de datos y consideraciones de privacidad
  • Control de acceso, registro (logging) y soporte de auditoría
  • Seguridad en prompts, controles de salida y barreras de protección
  • Puntos de control de gobernanza para despliegue y operación regulada

Patrones de Integración Empresarial

  • Exponer capacidades de IA local a través de APIs internas
  • Integrar asistentes con aplicaciones y servicios internos
  • Soportar casos de uso de asistencia, lotes y automatización de flujos de trabajo
  • Mantener las soluciones dentro de límites de red controlados

Evaluación de Soluciones de IA Local

  • Evaluar calidad, fiabilidad y consistencia
  • Probar contra requisitos comerciales, de política y de seguridad
  • Comparar opciones de modelos para tareas empresariales específicas
  • Establecer un ciclo práctico de mejora para equipos internos

Laboratorio de Implementación Práctica

  • Construir un asistente privado con Ollama y un modelo abierto
  • Añadir recuperación sobre documentos internos aprobados
  • Introducir acciones agente simples y controles de seguridad
  • Revisar puntos de control de despliegue, operación y gobernanza

Planificación de Adopción y Siguientes Pasos

  • Revisar decisiones clave de diseño y despliegue
  • Identificar errores comunes en proyectos de IA regulados
  • Planificar casos de uso piloto y alineación con interesados
  • Definir una hoja de ruta para la adopción segura de IA local

Requerimientos

  • Comprensión básica de conceptos de IA y desarrollo de software
  • Familiaridad con herramientas de línea de comandos, contenedores o entornos de desarrollo local
  • Experiencia básica en scripting o programación

Público Objetivo

  • Desarrolladores y equipos técnicos que construyen soluciones de IA privadas en infraestructura interna
  • Profesionales de seguridad, cumplimiento y plataformas que apoyan la IA en entornos regulados
  • Líderes técnicos en finanzas, salud, gobierno y defensa que evalúan la adopción de IA on-prem
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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