IA generativa en local con Ollama: De Cero a Desarrollador

Domina los fundamentos dela IA generativa: LLMs, Cloud, APIs, Python, Embeddings, RAG, Agentes Autónomos y asistentes

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CONTENIDO DEL CURSO

1. Introducción a los LLMs
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2. LLMs multimodales
3. ¿y que es un modelo MMoE?
4. ¿Pero son útiles los modelos de lenguaje pequeños?
5. LLM locales. Conceptos y características.
6. Donde conseguir modelos locales
7. Hablemos de las licencias de los LLM locales
8. Pesos y quantización
9. Pesos y quantización Parte2 . Formato GGUF
10. Nomenclaturas de los modelos. Como descifrar el nombre que tienen
11. Hardware a utilizar con los LLM
12. Llama.cpp, el motor detrás de Ollama
13. ¿Que LLMs soporta mi máquina?
14. Paginas interactivas para calcular el LLm que puedo usar en mi máquina
1. Breve repaso de la página Web de Ollama
2. Modelos en Ollama
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3. Ollama Local y Ollama Cloud
4. Opciones de instalacion
5. Instalación en Windows
6. Instalación en Linux
7. Arrancar y para en Windows
8. Directorios y ficheros de Ollama en Windows
9. Arrancar y para en Linux
10. Directorios y ficheros de Ollama en Linux
11. Como cambiar el directorio de los modelos en Ollama
12. Cambiar el directorio de los modelos en windows
13. Cambiar el directorio de los modelos en Linux
14. Instalar Ollama en un contenedor Docker
15. Ollama en un proveedor Cloud, como Vast.AI o Runpod
1. Decargar un Modelo
2. Descargar un modelo en Windows
3. Descargar un modelo en Linux
4. Comando RUN. Ejecutar y cargar modelos en el chat en modo terminal.
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5. PRÁCTICA: Trabajar con gemma4
6. TAGS en los nombres de los modelos
7. Asociar textos e imagenes al modelo
8. PRÁCTICA guiada. Relacionar textos e imagenes. Comprobar requisitos infraestruct
1. Opciones de trabajo con la línea de comandos de Ollama
2. Introducción a los comandos en línea de Ollama
3. SHOW. Encontrar información de los modelos
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4. Comando PS. Ver los modelos cargados en memoria
5. CP. Copiar y renombrar modelos
6. RM. Borrar modelos
7. Lanzar comandos en docker
8. Cambiar parámetros. Cambiar la temperatura del modelo
9. Cambiar el rol del sistema. Comando SEY SYSTEM
10. Guardar el contexto y el promot del sistema. Comandos LOAD y SAVE
11. PRÁCTICAS-con los comandos set system, load y save
12. Cambiar el tamaño de la ventana de contexto
13. Laboratorio práctico con contextos. Subir un documento al modelo.
14. Modo thinking
15. Estadisticas de Ollama
16. Comprobar el uso de la gráfica. Parte 1
17. Comprobar el uso de la gráfica. Parte 2. Comando nvdia-smi
1. Introducción a las herramientas gráficas en Ollama
2. El entorno gráfico de Windows Parte 1
3. El entorno gráfico de Windows Parte 2
4. Open WebUI. Introducción
5. Instalar Open WebUI con Python
6. Instalar Open WebUI en Docker
7. Un repaso al entorno de Open WebUI
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8. Crear y gestionar conexiones de Open WebUI con Ollama
9. JAN. Otro entorno gráfico para Ollama
10. PAGE ASSIST. Una extension para navegadores
1. Introducción a los Modelfiles
2. Ejemplo de un Modelfile
3. Configurar Visual Studio Code para trabajar con Modelfiles. Crear un modelfile
4. Crear un modelo personalizado
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5. Comprobar el modelfile de un modelo
6. Versionado de modelos con Modelfile
7. Crear un modelo a partir de un fichero GGUF
1. Introducción a Ollama en Cloud.
2. Ejecutar un modelo en Ollama Cloud
3. Comprobar el uso de un modelo en Ollama Cloud
4. Subir modelos personalizados. Gestionar las claves de Ollama Cloud
5. Subir y gestionar mis modelos personalizados en Ollama Cloud. Parte 2
6. Gestionar las claves de Ollama Cloud desde linea de comandos.
7. PRÁCTICA-Subir un modelo personalizado a Ollama Cloud
1. Introducción a la API de Ollama
2. Empezar a trabajar con la API. Comando CURL. Ver los modelos disponibles
3. SHOW. Ver información del modelo. Pasando argumento al endpoint
4. JQ y otras herramientas para visualizar correctamente la salida
5. Usar Postman con la API de Ollama
6. Comando SHOW con Postman. Pasando argumentos de tipo JSON.
7. Filtrar el resultado del prompt.
8. PRÁCTICA-Ver los modelos cargados en memoria
9. GENERATE. Mandando prompts a la API de Ollama
10. Renderizando la respuesta de Generate dentro de Postman
11. PRÁCTICA- Creando un prompt del sistema
12. PRÁCTICA. Cambiar la temperatura
13. CHAT-Crear conversaciones. Introducción
14. Ejemplo con CHAT
15. Creando vectores con el endpoint /embed
16. Creando modelos con la API
17. PRÁCTICA-Copiar y borrar modelos
18. PUSH. Subir modelos a Ollama Cloud
1. Introducción
2. Instalar la extensión de Ollama en Visual Studio Code
3. Configurar el chat de VS Code para usar los modelos de Ollama. Ejemplo de uso
4. REVISIÓN. Cambiar el contexto de OLLAMA en Windows y Linux
5. PRÁCTICA-Usar gemma 4 para constuir una página WEB
6. Configurar el plugin CONTINUE para trabajar con Ollama
1. Configurar el entorno para trabajar con Ollama y Python en Windows
2. Configurar el entorno para trabajar con Ollama y Python en Linux
3. Un primer ejemplo. Crear un prompt
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4. ¿Pero no puedo usar llamadas API REST directamente?
5. Revisión de la documentación de la API de Ollama
6. Configurar Visual Studio Code para los ejemplos y prácticas
7. Laboratorio con Generate. Buscar patrones en textos
8. Añadir un fichero al prompt del Generate.
9. PRÁCTICA-Recuperar métricas de tiempo tokens de las respuestas
10. Trabajar con imágenes
11. PRÁCTICA. Crear una aplicación Web para trabajar con imágenes
12. Repaso a contextos y memorias
13. CHAT-Repaso del modo de trabajo de este Endpoint
14. Un primer ejemplo de CHAT
15. Un chat conversacional sencillo
16. Hablemos un poco más del parámetro STREAM
17. Ejemplo prácticos de Strem en /api/generate
18. Ejemplo prácticos de Strem en /api/chat
19. Ejemplo práctico de Stream con la libreria HTTP Requests
20. PRÁCTICA. Aplicacion WEB con chat y ficheros adjuntos
21. PRÁCTICA. Aplicacion WEB con chat y ficheros adjuntos. Solución
22. Laboratorio. Ventana de contexto
23. Gestión inteligente del contexto. Como mantener los mensajes importantes
24. Filtrado y pinning del contexto
25. Creando resumenes del contexto
26. PRACTICA-Crear modelos personalizados, borrar modelos y ver información
27. Clase Client. Conectar a servidores Ollama remotos. Parte 1
28. Clase Client. Conectar a servidores Ollama remotos. Parte 2
29. LAB. Acceder a un servidor Ollama en remoto. Montar un servidor en Vast.ai
30. LAB. Acceder a un servidor Ollama en remoto. Parte 2. Instalar y probar Ollama
1. Configuración necesaria
2. Documentación de la libreria de JavaScript para Ollama
3. Primer ejemplo con Node.js. Listar los modelos
4. ¿Puedo usar llamadas HTTP REST directamente?
5. Enviando un prompt. Usando el endpoint Generate
6. Usando Ollama en el navegador sin Node. Módulo Browser
7. Ejemplo de generate en HTML
8. PRÁCTICA con Generate y List
9. Trabajar con el endpoint chat en un entorno node
10. PRÁCTICA-Crear un chat conversacional en una aplicción Web

Daatos del curso

$50.00
145 lecciones
14 horas de contenido de video

Requisitos previos

Conocimientos básicos de IA
Conocimientos básicos de línea de comandos en Windows, Linux o Mac
Conocimientos básicos de alguna herramienta de desarrollo como Visual Studio Code, JetBrains o similar
Conocimientos básicos de Python o Javacript
Un PC con al menos 8Gigas de RAM y una CPU relativamente moderna
Sería ideal disponer de al menos un tarjeta gráfica

DESCRIPCIÓN DEL CURSO

Aprende Inteligencia Artificial desde Cero hasta Avanzado con Ollama

¿Quieres dominar la Inteligencia Artificial generativa de forma práctica, privada y sin depender de costes externos por tokens? Bienvenido al curso definitivo donde no nos limitaremos a ver Ollama como una simple herramienta: la utilizaremos como el vehículo principal para comprender en profundidad todos los conceptos, fundamentos y arquitecturas de la IA moderna.

Ollama es la herramienta líder para ejecutar los Modelos de Lenguaje (LLMs) más potentes del mercado directamente en tu propio hardware, de forma 100% gratuita, privada y sin depender de costosas APIs de pago ni suscripciones mensuales.

El curso será MUY PRACTICO. Todos los vídeos son ejemplos prácticos y laboratorios que demuestran el concepto que se quiere enseñar.

Diseñado con un enfoque 100% práctico y progresivo, comenzaremos desde el principio absoluto:

Qué son los modelos de lenguaje (LLMs), su instalación, ejecución local y primeros pasos mediante comandos esenciales.
Despliegue en entornos Cloud
Uso de interfaces gráficas para potenciar la experiencia de usuario
Creación o personalización de modelos a medida mediante Modelfiles.

A medida que avanzamos, profundizaremos en el desarrollo e integración profesional:

Conectividad y Desarrollo: Consumo de APIs REST, integración directa con IDEs y desarrollo de soluciones utilizando tanto Python como JavaScript.
Bases de Datos Vectoriales y Embeddings: Comprensión práctica de cómo la IA indexa y busca información semántica.
Sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation): Implementación paso a paso de arquitecturas RAG para consultar documentos propios con total privacidad.
Ecosistemas Avanzados: Creación de asistentes inteligentes, agentes autónomos con capacidad de ejecución de tareas y codificación, hasta llegar a modelos de Multimodalidad (visión y texto combinados).

Este curso no es solo un tutorial de instalación; es una formación integral pensada para que adquieras las competencias reales que demandan la industria y el desarrollo moderno de software con IA.

¡Inscríbete hoy y lleva tus habilidades tecnológicas al siguiente nivel!