¡Empieza ahora! Construye aplicaciones IA locales con Qwen 2.5 y Ollama — Curso en inglés

¿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.

Índice

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

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