Dominar DeepScaler y Ollama es tu puerta de entrada para construir, ajustar y desplegar modelos de IA localmente sin depender de costosas API de la nube. Este curso práctico te enseñará cómo aprovechar el poder de la IA de código abierto para crear aplicaciones inteligentes que funcionen en tu propia máquina.
Aprenderás a trabajar con DeepScaler, una versión ajustada de DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-1.5B, optimizada para el razonamiento matemático, la generación de código y la automatización de la IA, mientras que Ollama permite el despliegue local fluido de modelos de IA para aplicaciones de IA eficientes y rentables.
- Introducción a DeepScaleR y Ollama
Descripción general del curso y objetivos
Comprender la importancia del despliegue de IA local
Comparación con soluciones de IA basadas en la nube
- Fundamentos de DeepScaler
Descripción general de DeepScaler y sus capacidades
Introducción a DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-1.5B
Optimización de DeepScaler para razonamiento matemático, generación de código y automatización de IA
- Configuración de su entorno de desarrollo
Instalación de DeepScaler y Ollama en su computadora
Configuración de bibliotecas y dependencias necesarias
Mejores prácticas para mantener un entorno de desarrollo eficiente
- Construcción de modelos de IA con DeepScaler
Comprensión de la arquitectura y componentes del modelo
Preprocesamiento de datos y personalización de entradas
Entrenamiento y ajuste fino de modelos utilizando DeepScaler
- Técnicas avanzadas con DeepScaler
Mejorar las capacidades de razonamiento matemático
Mejorar la calidad de la generación de código
Técnicas para una sólida automatización de IA
- Introducción a Ollama para el despliegue local
Descripción general de las características y beneficios de Ollama
Diferencias clave y ventajas sobre métodos de despliegue tradicionales
- Despliegue de modelos de IA localmente con Ollama
Empaquetado de su modelo para el despliegue
Prueba y validación del rendimiento del modelo en sistemas locales
Gestión y actualización de modelos desplegados
- Estudios de caso y proyectos prácticos
Ejemplos del mundo real de aplicaciones utilizando DeepScaler y Ollama
Guías paso a paso para construir y desplegar una aplicación de IA de muestra
Proyectos grupales para reforzar el aprendizaje y la colaboración
- Solución de problemas y optimización
Identificar y resolver problemas comunes de despliegue
Técnicas de optimización del rendimiento para aplicaciones de IA locales
Asegurar escalabilidad y confiabilidad en entornos de producción
- Tendencias futuras y próximos pasos
Tendencias emergentes en IA de código abierto y despliegue local
Recursos adicionales de aprendizaje y temas avanzados
Oportunidades profesionales y aplicaciones en la industria
- Conclusión del curso
Revisión de los conceptos clave y habilidades adquiridas
Presentaciones finales de proyectos y retroalimentación
Certificación y próximos pasos en el viaje de desarrollo de IA
