LLMs Open-Source: IA sin censura, privada y segura en local from Udemy

En la era digital actual, proteger la privacidad de los datos es crucial, y los modelos de lenguaje grande (LLMs) open-source se han convertido en una herramienta fundamental para lograrlo. Este curso te proporcionará las habilidades necesarias para implementar y gestionar LLMs de código abierto en entornos locales, permitiéndote mantener un control total sobre tus datos mientras aprovechas el poder de la inteligencia artificial sin restricciones ni censura.

Este curso está diseñado para guiarte en la implementación de modelos de lenguaje grande (LLMs) open-source en entornos locales, con un enfoque en la protección de la privacidad y el control total sobre los datos.

Programa del Curso:

Fundamentos de los Modelos de Lenguaje (LLM)Explorarás los conceptos básicos de los LLMs, desde la arquitectura de transformers hasta los procesos de preentrenamiento y ajuste fino, y los problemas de privacidad asociados con los modelos propietarios.

Exploración de LLMs Open-SourceAnalizarás los modelos open-source más destacados como LLaMA y Falcon, cuándo utilizarlos en lugar de modelos propietarios, y las últimas innovaciones que han mejorado estos modelos.

Herramientas para Trabajar con LLMs Open-SourceAprenderás a utilizar herramientas y plataformas clave como Hugging Face, Ollama y Flowise para acceder y gestionar modelos open-source, tanto en local como en la nube.

Práctica con Hugging FaceTe sumergirás en Hugging Face, explorando su plataforma y librería de Transformers a través de laboratorios prácticos.

Implementación Local con OllamaDescubrirás cómo instalar y ejecutar modelos open-source directamente en tu entorno local con Ollama, asegurando la privacidad de los datos.

Desarrollo de Aplicaciones con FlowiseFlowise te permitirá crear aplicaciones con LLMs sin necesidad de programar, con laboratorios prácticos que integran modelos de Hugging Face.

Modelos Open-Source Avanzados: LLaMA y FalconProfundizarás en el uso de LLaMA y Falcon, aprendiendo a utilizarlos en diferentes plataformas mediante ejercicios prácticos.

Uso de Modelos Open-Source en la NubeAprenderás a utilizar modelos como LLaMA, Vicuna y Falcon a través de la plataforma Replicate, optimizando su uso en entornos cloud.

Técnicas Avanzadas: Retrieval Augmented Generation (RAG)Conocerás el concepto de RAG y cómo implementarlo en modelos como LLaMA 3 para integrar conocimientos específicos.

Agentes Inteligentes con LLMsFinaliza el curso explorando agentes inteligentes que interactúan con herramientas externas, abordando sus aplicaciones y desafíos en tareas complejas.

Este curso es ideal para desarrolladores, ingenieros de IA y cualquier persona interesada en dominar uno de los modelos de lenguaje más poderosos disponibles en la actualidad. A través de una combinación de teoría, ejemplos prácticos y laboratorios, te proporcionará todas las herramientas necesarias para utilizar modelos Open-Source de manera efectiva y segura en tus proyectos.

What's inside

Learning objectives

Fundamentos de los modelos de lenguaje (llm)
Exploración de llms open-source
Herramientas para trabajar con llms open-source
Hugging face: el mayor repositorio de llm open-source
Implementación local con ollama

Desarrollo de aplicaciones con flowise
Modelos open-source avanzados: llama y falcon
Uso de modelos open-source en la nube
Técnicas avanzadas: retrieval augmented generation (rag)

Fundamentos de los modelos de lenguaje (llm)
Exploración de llms open-source
Herramientas para trabajar con llms open-source
Hugging face: el mayor repositorio de llm open-source
Implementación local con ollama
Desarrollo de aplicaciones con flowise
Modelos open-source avanzados: llama y falcon
Uso de modelos open-source en la nube
Técnicas avanzadas: retrieval augmented generation (rag)

Syllabus

Introducción al curso y a la Plataforma de Udemy

Introducción a la Plataforma de Udemy

Material del curso

Introducción a los modelos de lenguaje (LLM)

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Cubre el uso de Hugging Face, Ollama y Flowise, herramientas esenciales para acceder y gestionar modelos open-source, tanto en local como en la nube

Profundiza en LLaMA y Falcon, dos de los modelos open-source más avanzados, enseñando cómo utilizarlos en diversas plataformas mediante ejercicios prácticos

Explora Retrieval Augmented Generation (RAG) y cómo implementarlo en modelos como LLaMA 3, lo cual permite integrar conocimientos específicos y mejorar el rendimiento

Examina agentes inteligentes que interactúan con herramientas externas, abordando sus aplicaciones y desafíos en tareas complejas, lo que amplía las capacidades de los LLMs

Requiere el uso de Google Colab, que puede implicar una curva de aprendizaje para aquellos no familiarizados con entornos de desarrollo basados en la nube

Reviews summary

Llms open-source: ia local y privada

Según los estudiantes, este curso ofrece una excelente introducción práctica al mundo de los LLMs de código abierto, con un fuerte enfoque en la implementación local y la privacidad. Los laboratorios prácticos, especialmente con herramientas como Ollama y Flowise, son destacables por su utilidad. Aunque la configuración inicial en entornos locales puede ser un desafío para algunos, en general, el curso proporciona una base sólida para aquellos interesados en utilizar LLMs sin depender de servicios en la nube propietarios. Se aprecia que el contenido esté actualizado, incluyendo modelos recientes como LLaMA 3.

Incluye modelos y técnicas recientes.

"Me gustó que se mencionaran modelos recientes como LLaMA 3 y se explicara RAG."

"Se nota que el contenido se mantiene al día con las últimas tendencias en LLMs open-source."

"El tema de RAG fue muy interesante y relevante para aplicaciones actuales."

Ideal para iniciarse en LLMs locales.

"Es un curso perfecto si quieres empezar a usar LLMs open-source en tu máquina."

"Me dio la base que necesitaba para entender y aplicar LLMs de forma privada."

"Excelente para entender los fundamentos y dar los primeros pasos prácticos."

Se aprecian los labs con Ollama y Flowise.

"Los laboratorios prácticos de Ollama y Flowise son excelentes, muy claros y funcionales."

"Me encantaron los ejercicios prácticos con Flowise, facilitan mucho el desarrollo sin código."

"La sección dedicada a Ollama fue súper útil para entender la ejecución local de LLMs."

"Poder trabajar con Ollama y Flowise en los labs me dio una comprensión real de las herramientas."

"Los ejercicios con estas herramientas me ayudaron a consolidar los conocimientos teóricos."

Muchos valoran la orientación a la práctica.

"Lo que más me gustó fue la parte práctica, pude poner en marcha modelos en mi propio ordenador."

"El curso es muy práctico y enfocado a la implementación real, justo lo que buscaba."

"Me ha sido útil para ver cómo se aplican los conceptos en la vida real y empezar a cacharrear."

"Aprecio mucho el enfoque práctico del curso, me ha permitido experimentar directamente con las herramientas."

"La parte de Ollama me resultó muy práctica para entender cómo ejecutar modelos localmente."

Algunas partes avanzan demasiado rápido.

"Sentí que algunas secciones iban muy rápido, tuve que pausar y repetir varias veces."

"El ritmo a veces es un poco acelerado, especialmente en los temas más avanzados."

Puede ser un punto de fricción inicial.

"La parte de la instalación inicial de Ollama me dio algunos quebraderos de cabeza, pero con paciencia lo saqué."

"A veces la configuración del entorno local no es tan directa como parece en los vídeos."

"Enfrenté algunos problemas técnicos al instalar las herramientas, creo que podría detallarse más esa parte."

"Sería útil tener más troubleshooting para los problemas comunes de instalación en diferentes sistemas operativos."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in LLMs Open-Source: IA sin censura, privada y segura en local with these activities:

Repasar los fundamentos de las redes neuronales

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Refrescar los conceptos básicos de las redes neuronales para comprender mejor la arquitectura de los Transformers.

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Revisar los apuntes de cursos anteriores sobre redes neuronales.
Leer artículos introductorios sobre redes neuronales y backpropagation.
Realizar ejercicios sencillos de clasificación con redes neuronales básicas.

Crear una lista de recursos para LLMs Open Source

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Recopilar una lista de recursos útiles para trabajar con LLMs open-source, como repositorios de modelos, tutoriales, documentación y herramientas.

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Buscar repositorios de modelos open-source en Hugging Face y GitHub.
Recopilar tutoriales y documentación sobre LLMs open-source.
Identificar herramientas útiles para trabajar con LLMs open-source, como Ollama y Flowise.
Organizar la lista de recursos en un documento o página web.

Leer 'Hugging Face Transformers: Neural Network Models'

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Profundizar en el uso de la librería Transformers de Hugging Face, que es fundamental para trabajar con LLMs open-source.

View Putting Knowledge to Work on Amazon

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Leer los capítulos relevantes sobre la arquitectura de Transformers y el uso de la librería.
Ejecutar los ejemplos de código del libro para familiarizarse con la API.
Experimentar con diferentes modelos y configuraciones para comprender su impacto en el rendimiento.

Four other activities

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Leer 'Generative AI with LangChain'

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Aprender a utilizar LangChain para construir aplicaciones de IA generativa con LLMs open-source.

View Putting Knowledge to Work on Amazon

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Leer los capítulos relevantes sobre LangChain y sus componentes.
Ejecutar los ejemplos de código del libro para familiarizarse con la API.
Experimentar con diferentes cadenas y agentes para comprender su funcionamiento.

Experimentar con diferentes prompts en LLaMA

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Practicar la creación de prompts efectivos para obtener mejores resultados de los LLMs.

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Descargar el modelo LLaMA y ejecutarlo localmente con Ollama.
Crear una lista de diferentes prompts para probar.
Analizar los resultados y ajustar los prompts para mejorar la calidad de las respuestas.

Crear un chatbot local con LLaMA y Gradio

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Aplicar los conocimientos adquiridos en el curso para construir un chatbot funcional que se ejecute localmente.

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Instalar Ollama y descargar el modelo LLaMA.
Configurar un entorno de desarrollo con Python y Gradio.
Escribir el código para interactuar con el modelo LLaMA a través de Gradio.
Implementar una interfaz de usuario sencilla para el chatbot.
Probar y depurar el chatbot.

Escribir un blog sobre RAG con Llama 3

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Documentar el proceso de implementación de RAG con Llama 3 para consolidar el aprendizaje y compartirlo con la comunidad.

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Investigar a fondo el concepto de Retrieval Augmented Generation (RAG).
Implementar un prototipo de RAG con Llama 3 y LangChain.
Documentar cada paso del proceso, incluyendo el código y las configuraciones.
Publicar el blog en una plataforma como Medium o GitHub Pages.

Career center

Learners who complete LLMs Open-Source: IA sin censura, privada y segura en local will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Especialista en Implementación de LLMs

Un especialista en implementación de LLMs se encarga de poner en marcha soluciones basadas en modelos de lenguaje grandes. Para un especialista en implementación de LLMs este curso es fundamental puesto que enseña a trabajar con modelos open-source en entornos locales y en la nube. Aprenderás a usar herramientas como Hugging Face, Ollama y Flowise para gestionar los modelos. Conocerás modelos como LLaMA y Falcon y cómo implementar técnicas como RAG para mejorar las soluciones de IA. El curso provee toda la base para gestionar las restricciones de privacidad necesarias y los problemas de este tipo de implementaciones, haciendo de este un curso muy valioso.

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Investigador en Inteligencia Artificial

Un investigador en inteligencia artificial se dedica al avance del conocimiento en este campo. Este curso es un recurso indispensable para un investigador en inteligencia artificial que se enfoque en modelos de lenguaje grandes (LLMs). El curso capacita en la implementación y gestión de LLMs de código abierto en entornos locales y proporciona un profundo entendimiento de modelos como LLaMA y Falcon. Aprenderás a usar herramientas como Hugging Face, Ollama y Flowise, y técnicas avanzadas como Retrieval Augmented Generation (RAG), que te permitirán desarrollar investigaciones más sólidas sobre estos modelos.

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Ingeniero de Aprendizaje Automático

Un ingeniero de aprendizaje automático se encarga de diseñar, desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático. Este curso es fundamental para un ingeniero de aprendizaje automático que desee trabajar con modelos de lenguaje grandes (LLMs), ya que proporciona una base sólida en la implementación y gestión de LLMs de código abierto en entornos locales, garantizando privacidad y control total de los datos. Aprenderás a utilizar herramientas como Hugging Face, Ollama y Flowise, cruciales en el desarrollo de aplicaciones con LLMs, y a trabajar con modelos avanzados como LLaMA y Falcon. La habilidad de integrar conocimiento específico con técnicas como RAG, también aprendida en el curso, es esencial para este rol.

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Desarrollador de Agentes Inteligentes

Un desarrollador de agentes inteligentes crea sistemas que pueden interactuar con el entorno y tomar decisiones autónomas. Este curso puede ser fundamental para un desarrollador que quiera trabajar con modelos de lenguaje grandes (LLMs) para la creación de agentes inteligentes. Aprenderás a implementar y gestionar LLMs de código abierto en entornos locales, manteniendo el control total sobre los datos. El curso abarca el uso de herramientas como Hugging Face, Ollama y Flowise y modelos como LLaMA y Falcon. También aprenderás a desarrollar agentes con LLMs que interactúan con herramientas externas.

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Arquitecto de Soluciones de Inteligencia Artificial

Un arquitecto de soluciones de inteligencia artificial diseña sistemas de IA. Este curso es fundamental para un arquitecto de soluciones de inteligencia artificial que quiera implementar modelos de lenguaje grandes (LLMs) en local. El curso enseña a implementar y gestionar LLMs de código abierto asegurando la privacidad de los datos. Aprenderás a utilizar herramientas como Hugging Face, Ollama y Flowise para el desarrollo de aplicaciones y a manejar modelos avanzados como LLaMA y Falcon. La capacidad de integrar el conocimiento específico con técnicas como RAG es clave para este cargo y se aborda en este curso.

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Ingeniero de Plataformas de Inteligencia Artificial

Un ingeniero de plataformas de inteligencia artificial diseña y mantiene la infraestructura para aplicaciones de IA. Dicho ingeniero se beneficiaría enormemente de este curso. La capacidad de implementar y gestionar modelos de lenguaje grandes (LLMs) de código abierto en entornos locales, con total control sobre los datos, es fundamental. Este curso te proporcionará las habilidades necesarias para utilizar herramientas como Hugging Face, Ollama y Flowise para manejar modelos avanzados como LLaMA y Falcon. El curso también cubre técnicas como RAG (Retrieval Augmented Generation) relevantes para la creación de plataformas robustas.

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Especialista en Procesamiento del Lenguaje Natural

Un especialista en procesamiento del lenguaje natural se dedica a desarrollar sistemas que permitan a las máquinas entender y procesar el lenguaje humano. Este curso es idóneo para un especialista en procesamiento del lenguaje natural que busque profundizar en el uso de modelos de lenguaje grandes (LLMs). Aprenderás a trabajar con modelos de código abierto como LLaMA y Falcon y a aplicar técnicas avanzadas como Retrieval Augmented Generation (RAG). La capacidad de implementar y gestionar LLMs en entornos locales, manteniendo la privacidad de los datos, es crucial para este rol. El curso también te capacita para utilizar herramientas clave como Hugging Face, Ollama y Flowise para el desarrollo de aplicaciones.

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Desarrollador de Chatbots

Un desarrollador de chatbots crea interfaces conversacionales. Este curso es idóneo para un desarrollador de chatbots que quiera trabajar con modelos de lenguaje grandes (LLMs). En este curso aprenderás a implementar y gestionar LLMs de código abierto en entornos locales, manteniendo el control total sobre los datos. Aprenderás a utilizar plataformas como Hugging Face, Ollama y Flowise y trabajar con modelos avanzados como LLaMA y Falcon. El curso proporciona ejemplos prácticos sobre el desarrollo de aplicaciones con LLMs, relevantes para un desarrollador de chatbots.

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Desarrollador de Inteligencia Artificial

Un desarrollador de inteligencia artificial construye aplicaciones y sistemas inteligentes. Este curso resulta especialmente útil pues enseña a implementar modelos de lenguaje grandes (LLMs) de código abierto, permitiendo un control total de los datos y de la privacidad. Un desarrollador de inteligencia artificial se beneficiará de dominar plataformas como Hugging Face, Ollama y Flowise para gestionar e implementar LLMs en local. El curso cubre el uso de modelos avanzados como LLaMA y Falcon y la creación de aplicaciones con LLMs sin necesidad de programar, utilizando Flowise. Además, el curso enseña técnicas avanzadas como Retrieval Augmented Generation (RAG) para mejorar la precisión de los modelos, algo que beneficia a este rol.

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Consultor de Privacidad de Datos con IA

Un consultor de privacidad de datos con enfoque en IA es un profesional que asesora a organizaciones sobre cómo implementar sistemas de IA respetando la privacidad. Este curso es muy valioso para este cargo pues un componente esencial del mismo es la gestión local de modelos de lenguaje grandes (LLMs) de código abierto. Aprenderás a utilizar herramientas como Hugging Face, Ollama y Flowise para acceder y gestionar estos modelos, así como a trabajar con modelos avanzados como LLaMA y Falcon. El curso abarca técnicas como RAG, relevantes para la protección de datos en sistemas de IA, y es esencial para los consultores de este campo.

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Ingeniero de Software con Enfoque en IA

Un ingeniero de software que trabaja con aplicaciones de inteligencia artificial puede encontrar este curso muy valioso. Este curso te proporcionará las habilidades necesarias para implementar y gestionar modelos de lenguaje grandes (LLMs) de código abierto en entornos locales. Aprenderás a utilizar herramientas como Hugging Face, Ollama y Flowise que son fundamentales para desarrollar aplicaciones con LLMs. Además, el curso te enseñará a trabajar con modelos como LLaMA y Falcon y a aplicar técnicas como RAG para integrar conocimientos en los modelos, habilidades cruciales para un ingeniero de software en este campo.

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Especialista en Seguridad de Datos con IA

Un especialista en seguridad de datos se asegura que los datos estén protegidos. Este curso es ideal para este rol, al permitir gestionar modelos de lenguaje grandes (LLMs) de código abierto en entornos locales, manteniendo así control total sobre la privacidad de los datos. Para un especialista en seguridad de datos que desee trabajar con sistemas de inteligencia artificial, aprender a trabajar con modelos como LLaMA y Falcon, con herramientas como Hugging Face, Ollama y Flowise, y cómo implementar técnicas como RAG, lo convierten en un profesional más versátil.

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Consultor de Inteligencia Artificial

Un consultor de inteligencia artificial asesora a organizaciones sobre cómo implementar soluciones de IA. Este curso puede ser muy útil para un consultor de inteligencia artificial, especialmente para aquellos que busquen desarrollar o asesorar en el uso de modelos de lenguaje grandes (LLMs). Este curso te proporcionará una sólida comprensión de cómo implementar y gestionar LLMs de código abierto en entornos locales, garantizando la privacidad de los datos. Aprenderás a utilizar herramientas y plataformas como Hugging Face, Ollama y Flowise, que son fundamentales para el desarrollo de aplicaciones con LLMs, y a trabajar con modelos avanzados como LLaMA y Falcon. Además, comprenderás cómo aplicar técnicas como RAG que pueden hacer más competitivas las estrategias de IA de tus clientes.

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Analista de Datos con Enfoque en Texto

Un analista de datos puede dar valor a datos textuales. Este curso puede ser valioso para un analista de datos que quiera utilizar modelos de lenguaje grandes (LLMs). Con este curso podrás implementar y gestionar LLMs de código abierto en entornos locales, asegurando el control sobre los datos. Aprenderás a utilizar herramientas y plataformas como Hugging Face, Ollama y Flowise para acceder y gestionar modelos open-source. Estarás capacitado para trabajar con modelos como LLaMA y Falcon y aplicar técnicas como RAG para el análisis de datos textuales.

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Científico de datos

Un científico de datos analiza datos para extraer conocimiento y tomar decisiones informadas. Al trabajar con modelos de lenguaje grandes (LLMs), este curso puede ser útil, ya que proporciona las habilidades necesarias para gestionar LLMs de código abierto en entornos locales. Un científico de datos que desee trabajar con datos textuales y modelos de lenguaje encontrará en este curso una vía para utilizar herramientas como Hugging Face, Ollama y Flowise. Aprenderá a trabajar con modelos como LLaMA y Falcon, y a integrar conocimiento específico con técnicas RAG, mejorando la calidad de sus análisis.

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LLMs Open-Source

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