Large Language Models Locales
Aprende a ejecutar y optimizar modelos LLMs localmente, sin depender de la nube.
¿Qué aprenderás?
• Configurar entornos locales para correr LLMs.
• Construir un chatbot desde la terminal.
• Generar texto y personalizar resultados usando modelos preentrenados.
• Aplicar modelos para tareas como clasificación y resumen automático.
• Optimizar el uso de LLMs en hardware limitado (CPU o GPU).
Contenido del Curso
Módulo 1: Configuración Inicial
Aprenderás a preparar el entorno local y verificar que el modelo funcione correctamente con una generación de texto simple.
Módulo 2: Implementación Básica y Personalización
Explorarás cómo generar texto, ajustar parámetros de salida (como temperatura o top-p), optimizar el rendimiento en CPU/GPU y construir un chatbot interactivo en la terminal.
Módulo 3: Aplicaciones Avanzadas
Aplicarás LLMs para clasificación de sentimientos y generación de resúmenes personalizados a partir de texto, usando prompts diseñados por ti mismo.
Descripción
Este curso práctico te enseña a correr modelos de lenguaje grandes (LLMs) en entornos locales, sin depender de la nube. A lo largo de sesiones interactivas, aprenderás a generar texto, construir chatbots en la terminal, optimizar el rendimiento para equipos con recursos limitados y aplicar los modelos a tareas como clasificación de texto y resumen automático. Todo el contenido se orienta a casos reales, asegurando que puedas adaptar lo aprendido a tus propios proyectos o necesidades profesionales.
Conoce al profesor
Camilo Bolaños
Ingenierio Mecatrónico con una Maestría en Mecatrónica, Robótica e Ingeniería de Automatización por la Universidad de Valladolid. Cuenta con más de 7 años en desarrollo Backend aplicado a soluciones de Inteligencia Artificial en diversos paises en Europa.
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