Curso IA Local Run 2025 PRO

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El curso “IA Local Run 2025” está diseñado para aquellos interesados en aprender a ejecutar y destilar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) localmente. Este curso es ideal para aficionados avanzados de la tecnología que desean profundizar en el funcionamiento interno de los modelos de IA y cómo pueden ser implementados en entornos locales.

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Descripción del Curso

El curso “IA Local Run 2025” está diseñado para aquellos interesados en aprender a ejecutar y destilar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) localmente. Este curso es ideal para aficionados de la tecnología que desean profundizar en el funcionamiento interno de los modelos de IA y cómo pueden ser implementados en entornos locales.

A lo largo del curso, aprenderás a utilizar herramientas y técnicas avanzadas para correr modelos LLM en tu propio hardware, incluyendo el uso de DeepSeek. Desde la configuración inicial hasta la optimización y destilación de modelos, este curso te proporcionará las habilidades necesarias para implementar soluciones de IA eficientes y personalizadas en tu entorno local.

Temario del Curso

  • Introducción a los Modelos LLM: Conceptos básicos y aplicaciones de los modelos de lenguaje de gran tamaño en la inteligencia artificial.
  • Configuración del Entorno Local: Pasos para configurar tu hardware y software para ejecutar modelos LLM localmente.
  • Uso de DeepSeek: Exploración de DeepSeek y cómo puede ser utilizado para mejorar la eficiencia y precisión de los modelos LLM.
  • Uso de Llama: Exploración de Llama y cómo puede ser utilizado para mejorar la eficiencia y precisión de los modelos LLM.
  • Modelos Locales Disponibles: Revisión de los modelos locales más populares y cómo implementarlos, incluyendo GPT-3, BERT, RoBERTa, y más.
  • Optimización de Modelos: Técnicas para optimizar el rendimiento de los modelos LLM en entornos locales.
  • Destilación de Modelos: Métodos para destilar modelos LLM y reducir su tamaño sin perder precisión.
  • Implementación y Pruebas: Pasos para implementar modelos LLM en aplicaciones reales y realizar pruebas para asegurar su funcionamiento óptimo.
  • Mejores Prácticas y Ética: Consideraciones éticas y mejores prácticas en el desarrollo y uso de modelos LLM.
  • Futuro de los Modelos LLM: Tendencias y desarrollos futuros en el campo de los modelos de lenguaje de gran tamaño y la inteligencia artificial.

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