Dominando DeepScaleR: Construye y Despliega Modelos de IA con Ollama

Resumen

Mastering DeepScaler and Ollama is your gateway to building, fine-tuning, and deploying AI models locally without relying on expensive cloud APIs. This hands-on course will teach you how to harness the power of open-source AI to create intelligent applications that run on your own machine.

You will learn how to work with DeepScaler, a fine-tuned version of DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-1.5B, optimized for math reasoning, code generation, and AI automation, while Ollama enables seamless local AI model deployment for efficient and cost-effective AI applications. (AI)

Programa

• 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

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Impartido por

Vivian Aranha

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Materias

Computer Science