IA local con Ollama

Corre modelos de IA en tu propia máquina, con privacidad total.

// acerca del curso

Instala Ollama, elige modelos, usa su API, móntalo en Docker y pregúntale a tus documentos (RAG).

// lo que aprenderás

// temario · 7 lecciones

1. 01
   Por qué IA localEntiendes cuándo conviene ejecutar modelos de lenguaje en tus propios equipos: privacidad, costos, límites reales y el hardware que necesitas, con énfasis en CPU contra GPU y memoria.
   15 min audio
2. 02
   Instalar Ollama y correr tu primer modeloInstalas Ollama en Windows, macOS o Linux, descargas y ejecutas tu primer modelo, y aprendes los comandos esenciales para administrar modelos y elegir un tamaño adecuado para tu equipo.
   13 min audio
3. 03
   Modelos y parámetrosEntiendes cómo genera texto un modelo y controlas su comportamiento con parámetros como temperatura, contexto y límite de respuesta; aprendes qué es la cuantización y cómo elegir modelo según la tarea.
   14 min audio
4. 04
   La API de OllamaIntegras Ollama en tus programas mediante su API REST: /api/generate, /api/chat, opciones por petición, respuestas en streaming y salidas estructuradas en JSON validadas con un esquema.
   12 min audio
5. 05
   Ollama en Docker y con interfaces (Open WebUI)Ejecutas Ollama dentro de Docker, con y sin GPU, y le das a tu equipo una interfaz web con usuarios mediante Open WebUI, desplegando ambos con Docker Compose de forma segura.
   13 min audio
6. 06
   RAG básico: preguntarle a tus documentosConstruyes la idea de un sistema RAG con Ollama: conviertes documentos en fragmentos y embeddings, recuperas los más relevantes para cada pregunta y generas respuestas con citas, conociendo sus límites.
   13 min audio
7. 07
   Proyecto: asistente interno para una PyMEDiseñas y despliegas un asistente interno con Ollama y Open WebUI para un despacho contable, con reglas claras, privacidad desde el diseño, evaluación antes del lanzamiento y verificación humana en las decisiones importantes.
   13 min audio