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Curso de IA en local: Privacidad y escalabilidad

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Javier FerrerRafa Gómez

Por Javier Ferrer y Rafa Gómez – Inteligencia Artificial

Aprende a utilizar modelos en local para añadir funcionalidades a tu aplicación.

Ir al curso

Programar utilizando modelos en local tiene una serie de ventajas:

  • 💸 Control de costes
  • 🔒 Privacidad

Por ello es muy interesante utilizarlo para aplicaciones que montemos.

En el curso exploramos diferentes herramientas para hacerlo, un criterio para escoger el modelo más adecuado y cómo hacerlo de forma más desacoplada.

Además, contamos con un vídeo con gente de Adevinta que nos cuentan cómo llevar estos modelos a producción y su opinión sobre ello.

Vídeos del curso

  • 🎬 Trailer: Qué aprenderás en este curso
  • 🦙 Ollama vs LM Studio vs Docker Models vs LlamaBarn: ¿Cuál es el mejor inferidor de modelos?

  • ☑️ Qué criterios seguir para escoger un modelo
  • 👌 Cómo determinar si puedo ejecutar un modelo en mi ordenador
  • 🎩 Cómo ser agnóstico del servidor de inferencia

  • 📢 Generar sugerencias en base a un texto
  • 🪆 Generar embeddings utilizando un modelo específico
  • 🌐 Traducir nuestra aplicación con un modelo especializado

  • 🐙 Ejecutar modelos local en CI
  • 🛰️ Cómo Adevinta despliega modelos locales en producción

  • 🤟 Siguientes pasos
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