Inteligencia Artificial Intermedio ⏱ 5 horas

Large Language Models Locales

Aprende a ejecutar y optimizar modelos LLMs localmente, sin depender de la nube.

3Módulos

5 horasDuración

EspañolIdioma

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Inteligencia Artificial

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Resultados de aprendizaje

Lo que aprenderás

→Configurar entornos locales para correr LLMs

→Construir un chatbot desde la terminal

→Generar texto y personalizar resultados con modelos preentrenados

→Aplicar modelos para clasificación y resumen automático

→Optimizar el uso de LLMs en hardware limitado (CPU o GPU)

Plan de estudio

Contenido del curso

Configuración Inicial

Aprenderás a preparar el entorno local y verificar que el modelo funcione correctamente con una generación de texto simple.

→Instalación de Ollama
→Descarga de modelos (Llama, Mistral)
→Verificación del entorno
→Primera generación de texto

Implementación Básica y Personalización

Explorarás cómo generar texto, ajustar parámetros y construir un chatbot interactivo en la terminal.

→Parámetros: temperatura, top-p
→Optimización CPU vs GPU
→Cuantización de modelos
→Chatbot interactivo en terminal

Aplicaciones Avanzadas

Aplicarás LLMs para clasificación de sentimientos y generación de resúmenes personalizados usando prompts propios.

→Clasificación de sentimientos
→Resumen automático de textos
→Diseño de prompts avanzados
→Proyecto final aplicado

Quién enseña

Conoce al profesor

Camilo Bolaños

Inteligencia Artificial

Ingeniero 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 países en Europa.

LLMsBackendUniversidad de Valladolid