LLMs locales para programación: Ollama, llama.cpp y RAG

A medida que la inteligencia artificial transforma el desarrollo de software, depender únicamente de modelos basados en la nube puede generar preocupaciones de privacidad e incurrir en altos costos. Este curso le enseña cómo llevar el poder de los modelos de lenguaje grandes directamente a su propio hardware. Explorará cómo configurar, ajustar y utilizar LLMs locales para crear asistentes de programación seguros y sin conexión, e integrarlos en sus flujos de trabajo de desarrollo diarios. Lo que aprenderá: Comprender los conceptos fundamentales detrás de los modelos de lenguaje grandes y la inferencia local. Configurar y ejecutar modelos locales utilizando Ollama y llama.cpp de forma segura en su propia máquina. Construir un sistema básico de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) utilizando conceptos modernos de bases de datos vectoriales. Aplicar LLMs locales para generar código, escribir pruebas y automatizar tareas de desarrollo rutinarias. Practicar técnicas de prompt engineering adaptadas para modelos más pequeños alojados localmente. Integrar capacidades de autocompletado de IA sin conexión en su entorno de desarrollo existente. El curso comienza con terminología esencial de IA y conceptos fundamentales antes de pasar a instrucciones prácticas de configuración y ejercicios de programación escritos. Progresará paso a paso desde la ejecución básica del modelo hasta la construcción de un pipeline de RAG local simple y seguro. Diseñado para desarrolladores, ingenieros de backend y entusiastas de la tecnología a nivel principiante, este curso basado en texto no requiere experiencia previa en machine learning. Comience a leer hoy mismo para tomar el control de sus herramientas de IA y crear asistentes de desarrollo locales y seguros.