¿Quieres crear aplicaciones inteligentes que funcionen en tu propio equipo sin depender de APIs en la nube? En este curso práctico aprenderás a instalar, configurar e integrar Qwen 2.5 con Ollama para ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLMs) de forma local. Verás cómo construir backends con FastAPI, optimizar el rendimiento y desplegar soluciones reales manteniendo la privacidad de tus datos.
El enfoque es 100% práctico: trabajarás en proyectos reales como chatbots, resúmenes automáticos de documentos y asistentes de código, mientras aprendes a gestionar modelos con Ollama (descarga, ejecución y ajuste). Al finalizar, tendrás aplicaciones IA funcionando en tu máquina y las habilidades necesarias para aplicar LLMs en proyectos productivos.
Lo que aprenderás:
- Instalar y configurar Qwen 2.5 y Ollama para ejecución local
- Integrar modelos LLM en aplicaciones usando FastAPI
- Desplegar y optimizar modelos localmente para baja latencia
- Mantener la privacidad y seguridad al evitar APIs en la nube
- Desarrollar chatbots, resúmenes de documentos y asistentes de código
- Gestionar y ajustar modelos con Ollama (pull, ejecución y fine-tuning)
Contenido del curso:
- Secciones: 8
- Clases: 42
- Duración: 6 horas aprox.
Requisitos:
- Conocimientos básicos de Python (variables, funciones y bucles). Si no los tienes, se cubrirán los fundamentos básicos.
- Familiaridad con APIs (REST, manejo de datos JSON)
- Habilidades básicas de línea de comandos (ejecutar scripts, instalar paquetes)
- Un ordenador con macOS, Windows o Linux para la configuración local
- Conexión a Internet para descargar Qwen 2.5 y dependencias
- Opcional: conocimientos básicos de JavaScript/React para desarrollo de interfaz
¿Para quién es este curso?
- Desarrolladores Python que desean integrar IA en sus proyectos
- Ingenieros de software que quieran construir aplicaciones basadas en LLMs
- Principiantes en IA/ML que buscan aprendizaje práctico
- Desarrolladores full-stack que quieren añadir IA a aplicaciones web
- Emprendedores tecnológicos interesados en soluciones IA locales
- Estudiantes e investigadores interesados en ejecución local de modelos IA
¿Qué esperas para comenzar?
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