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VECANOVA LABSCursos gratis

Especialización · a tu ritmo

Ingeniería de LLMs: local, fine-tuning y despliegue

Corre, ajusta y sirve modelos de lenguaje en tu propia infraestructura, con costos y calidad medidos.

Para: Desarrolladores e ingenieros que quieren especializarse en IA aplicada y MLOps.

  • 8 cursos
  • ~78 horas
  • Texto interactivo y código
  • Proyecto final revisado

Competencias

Lo que vas a saber hacer

  • Ejecutas y cuantizas modelos con Ollama y llama.cpp
  • Ajustas modelos con LoRA y QLoRA usando Hugging Face
  • Sirves LLMs con vLLM o SGLang midiendo latencia y costo
  • Construyes agentes con LangGraph y humano en el ciclo
  • Evalúas y proteges sistemas de IA en producción

Temario

8 cursos

  1. Curso 1

    Agentes en local con Ollama

    ~8 h · 4 lecciones publicadas

    • · Modelos pequeños (SLM)
    • · API local
    • · Agentes locales
    Ir al curso →
  2. Curso 2

    llama.cpp y cuantización

    ~8 h · 4 lecciones publicadas

    • · Formato GGUF
    • · Cuantización y memoria
    • · Rendimiento en CPU y GPU
    Ir al curso →
  3. Curso 3

    Hugging Face

    ~8 h · 5 lecciones publicadas

    • · Hub de modelos y datasets
    • · Transformers
    • · Licencias de modelos
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  4. Curso 4

    Fine-tuning con LoRA y QLoRA

    ~12 h · 5 lecciones publicadas

    • · PEFT
    • · Preparar datos
    • · Entrenar adaptadores
    • · Evaluar contra el modelo base
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  5. Curso 5

    Servir LLMs con vLLM y SGLang

    ~10 h · 4 lecciones publicadas

    • · Servidores de inferencia
    • · Latencia, throughput y costos
    • · API compatible con OpenAI
    Ir al curso →
  6. Curso 6

    Agentes con LangGraph

    ~12 h · 5 lecciones publicadas

    • · Grafos de estado
    • · Herramientas y memoria
    • · Humano en el ciclo
    • · Sistemas multiagente
    Ir al curso →
  7. Curso 7

    Evaluación, guardrails y observabilidad de IA

    ~10 h · 5 lecciones publicadas

    • · Evals automáticas
    • · Guardrails
    • · Trazas con Langfuse o LangSmith
    • · Prompt injection
    Ir al curso →
  8. Curso 8

    Agentes de código

    ~10 h · 5 lecciones publicadas

    • · Claude Code
    • · OpenCode
    • · Hermes
    • · Especificaciones para agentes
    Ir al curso →
Proyecto final

Un modelo ajustado con QLoRA, servido con vLLM detrás de una API, con un agente en LangGraph que lo usa y un tablero de evaluación.

Credencial

Certificado Profesional VECANOVA en Ingeniería de LLMs

Incluido, verificable con un enlace público y listo para la sección de licencias y certificaciones de LinkedIn.

Para tu hoja de vida:

Ingeniería de LLMs: Ollama, llama.cpp, Hugging Face, QLoRA, vLLM, SGLang, LangGraph y evaluación (VECANOVA Labs).

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